【亲测免费】 R-FCN 项目使用教程

R-FCN 项目使用教程

【免费下载链接】R-FCN R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rf/R-FCN

1. 项目目录结构及介绍

R-FCN 项目的目录结构如下：

R-FCN/
├── data/
│   └── demo/
├── experiments/
├── external/
├── fetch_data/
├── functions/
├── imdb/
├── models/
│   └── rfcn_prototxts/
├── utils/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── rfcn_build.m
└── startup.m

目录介绍

• data/: 包含演示数据和实验数据的目录。
• experiments/: 包含实验脚本的目录。
• external/: 包含外部依赖的目录，如 Caffe。
• fetch_data/: 包含用于下载预训练模型和数据的脚本。
• functions/: 包含项目中使用的各种函数的目录。
• imdb/: 包含图像数据库相关文件的目录。
• models/: 包含模型定义文件的目录。
• utils/: 包含实用工具脚本的目录。
• .gitattributes: Git 属性文件。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• .gitmodules: Git 子模块配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明文件。
• rfcn_build.m: 项目构建脚本。
• startup.m: 项目启动脚本。

2. 项目启动文件介绍

startup.m

startup.m 是 R-FCN 项目的启动脚本。它主要用于初始化项目环境，包括设置路径、加载必要的依赖和配置。

主要功能

• 路径设置: 将项目的主要目录添加到 MATLAB 的路径中，确保所有脚本和函数都能被正确调用。
• 依赖加载: 加载项目所需的依赖库，如 Caffe。
• 环境配置: 配置项目运行所需的环境变量和参数。

使用方法

在 MATLAB 中运行 startup.m 脚本，即可完成项目的初始化。

run startup.m

3. 项目的配置文件介绍

rfcn_build.m

rfcn_build.m 是 R-FCN 项目的构建脚本。它主要用于编译项目所需的 Caffe 库和其他依赖。

主要功能

• Caffe 编译: 编译 R-FCN 项目所需的 Caffe 库。
• 依赖检查: 检查并安装项目运行所需的其他依赖。

使用方法

在 MATLAB 中运行 rfcn_build.m 脚本，即可完成项目的构建。

run rfcn_build.m

其他配置文件

• fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda75.m: 用于下载和配置 Caffe 的 mex 文件。
• fetch_data/fetch_demo_model_ResNet101.m: 用于下载演示模型。
• fetch_data/fetch_model_ResNet50.m: 用于下载预训练的 ResNet-50 模型。
• fetch_data/fetch_model_ResNet101.m: 用于下载预训练的 ResNet-101 模型。
• fetch_data/fetch_region_proposals.m: 用于下载预计算的区域提议。

这些配置文件主要用于下载和配置项目运行所需的模型和数据。

【免费下载链接】R-FCN R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rf/R-FCN