rcnn-depth 项目使用教程

rcnn-depth 项目使用教程

rcnn-depthLearning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rc/rcnn-depth

目录结构及介绍

rcnn-depth 项目的目录结构如下：

rcnn-depth/
├── eccv14-code/
│   ├── rgbdutils/
│   ├── utils/
│   ├── nyu-hooks/
│   ├── experiments/
│   ├── lib/
│   ├── matlab/
│   ├── output/
│   ├── python_utils/
│   ├── scripts/
│   ├── scripts_255/
│   ├── tools/
│   ├── LICENSE
│   ├── README.md
│   ├── _init_paths.py
│   ├── todo.txt
├── caffe-fast-rcnn/
│   ├── data/
│   ├── examples/
│   ├── matlab/
│   ├── models/
│   ├── python/
│   ├── scripts/
│   ├── src/
│   ├── tools/
│   ├── LICENSE
│   ├── Makefile
│   ├── README.md
│   ├── _init_paths.py
│   ├── todo.txt
├── LICENSE
├── README.md

主要目录介绍

• eccv14-code/: 包含项目的主要代码和工具。

  • rgbdutils/: RGB-D 图像处理工具。
  • utils/: 通用工具库。
  • nyu-hooks/: NYU 数据集的钩子。
  • experiments/: 实验配置和脚本。
  • lib/: 库文件。
  • matlab/: MATLAB 脚本。
  • output/: 输出文件。
  • python_utils/: Python 工具。
  • scripts/: 脚本文件。
  • scripts_255/: 特定脚本。
  • tools/: 工具集。

• caffe-fast-rcnn/: Caffe 框架的 Fast R-CNN 分支。

  • data/: 数据集。
  • examples/: 示例。
  • matlab/: MATLAB 接口。
  • models/: 模型定义。
  • python/: Python 接口。
  • scripts/: 脚本。
  • src/: 源代码。
  • tools/: 工具。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 eccv14-code/ 目录下，包括：

• _init_paths.py: 初始化路径文件，用于设置项目路径。
• scripts/: 包含启动脚本，如训练和测试脚本。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 eccv14-code/ 和 caffe-fast-rcnn/ 目录下，包括：

• eccv14-code/experiments/: 实验配置文件。
• caffe-fast-rcnn/Makefile: Caffe 的编译配置文件。
• caffe-fast-rcnn/models/: 模型配置文件。

主要配置文件介绍

• eccv14-code/experiments/: 包含实验的配置文件，如数据集路径、模型参数等。
• caffe-fast-rcnn/Makefile: 包含 Caffe 的编译选项和路径配置。
• caffe-fast-rcnn/models/: 包含模型的定义和参数配置。

以上是 rcnn-depth 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。

rcnn-depthLearning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rc/rcnn-depth