Tensorflow开源的object detection API中的源码解析（一）：FASTER RCNN with Inception架构图

最新推荐文章于 2020-05-16 11:38:27 发布
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分类专栏： Deep/Machine Learning 文章标签： tensorflow tensorboar object detecting 源码分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HaixWang/article/details/78666897
本文针对谷歌官方未提供的Faster R-CNN实现进行深入解析，通过对比社区现有TensorFlow版本，辅以论文理解，对关键文件如faster_rcnn_meta_arch.py、inception_resnet_v2.py及faster_rcnn_inception_resnet_v2_feature_extractor.py等进行了详细解读，并附上架构图帮助初学者理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

写文缘由

在谷歌给出官方实现前，社区已经有不少用tensorflow实现的版本，也有不少热心人详解代码。找了一圈没有找到谷歌的官方实现的代码详解，于是有了此文，菜鸟一枚，有不足之处还请指出，共同学习。
看代码之前，建议先看几遍论文；在看代码的过程中，建议结合论文。

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对于inception_resnet_v2.py的理解见这篇文章
对于faster_rcnn_inception_resnet_v2_feature_extractor.py的理解见这篇文章

博主理解后绘制的架构图

注：这里所绘制的架构图是的前半部分是inception_v2网络(inception_resnet_v2的，看tensorboard吧)
模型简略架构

注：此模型是粗略架构，真实模型远远比这复杂，仅作为帮助小白理解用，有错误的地方希望大家指出，共同学习！

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