Faster RCNN源码学习五

最新推荐文章于 2024-01-09 21:26:28 发布
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本文深入探讨了roi_data_layer中的minibatch.py和layer.py模块，这两个核心组件在目标检测任务中扮演关键角色，负责从训练数据中抽取小批量样本进行模型训练。文章详细解析了它们的工作原理和实现细节，为理解并优化目标检测模型提供了宝贵资料。
FasterRCNN pytorch官方源码学习
看艾薇的熊猫的博客
11-13 1808
基类 GeneralizedRCNN class GeneralizedRCNN(nn.Module): def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform): super(GeneralizedRCNN, self).__init__() self.transform = transform self.backbone = backbone self.rpn = rpn
目标检测学习笔记——MMdetection下Faster RCNN源码解读
phily123的博客
10-10 1806
RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN都是two stage网络，第一步是生成proposal,第二步是分类和回归。 1、RCNN的region proposal是使用SS算法生成2k个region proposal，然后进行warp或者crop成统一尺寸。 2、Fast RCNN同样是通过SS算法生成候选框，但是通过ROI Pooling层将ROI（region of interest,对应feature map上面的proposal)变成统一尺寸。Fast RCNN将提取特征与回归和分类都
Faster-rcnn 源码学习（一）
happyday_d的博客
08-25 939
Faster-rcnn 源码学习（一） 由于工作上的需要，需使用fasterrcnn，由于fasterrcnn的细节较多，因此决定看一下源码，看的过程中主要参考网上的内容，为了遗忘，做一下记录，会是一系列文章，边整理边发布。 参考学习代码连接：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster-RCNN利用代码实现讲解算法原理 Faster-rcnn环境搭建与训练自己的数据 我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理，进入tools\train
Faster-rcnn 源码学习（二）
happyday_d的博客
09-06 380
Faster-rcnn 源码学习（二） 本节主要介绍分步训练中利用训练好的RPN网络生成proposal。 产品proposal的网络结构如下： 第二步利用训练好的rpn网络产生proposal，代码如下： ## 第二步，主要是利用第一步训练好的RPN网络来生成proposal print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~' print 'Stage 1 RPN, generate proposals'
faster rcnn源码解析
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Sundrops的专栏
11-20 4万+
之前一直是使用faster rcnn对其中的代码并不是很了解，这次刚好复现mask rcnn就仔细阅读了faster rcnn，主要参考代码是pytorch-faster-rcnn ，部分参考和借用了以下博客的图片 [1] CNN目标检测（一）：Faster RCNN详解 姊妹篇mask rcnn解析 整体框架 首先图片进行放缩到W*H，然后送入vgg16(去掉...
Faster RCNN源码学习二
mmff0726的博客
09-24 176
参数设置（configure.py）
faster-rcnn源码详解
qq_52053775的博客
06-05 2264
当一张图片传入到faster-rcnn时，他会被resize到600*800大小,然后将这张图片传入到主干特征提取网络，得到38*50网格的特征图 ，每个网格包含若干个先验框，利用RPN建议网络可以获得先验框的调整参数以及这些先验框是否包含物体，此时我们就得到了建议框，利用这些建议框在特征层上进行截取，截取的特征图进入到ROI pooling层调整到相同大小，然后利用分类与回归预测建议框中是否包含目标，同时对建议框进行调整。整体来说，网络运行包含两步，一步是粗略的筛选，一步是精细的调整。 首
Faster-RCNN源码分析
蓝鲸鱼的博客
01-22 919
code paper 参考文献：Faster R-CNN理解、讨论 一、FasterRCNN类 class FasterRCNN(GeneralizedRCNN): """ 模型的输入应为张量列表，每个张量为[C，H，W]形状，每个图像张量为1张，且范围应为0-1。不同的图像可以具有不同的大小。 模型的行为会根据其处于训练或评估模式而变化。 在train期间，模型期望输入张量以及目标（字典列表）都包含： -框（FloatTensor [N，4]）：格式为[
mmdetection3.2.0之faster-rcnn源码解读
mengsheng12的博客
01-09 2308
该片解读在官网的这篇文章的基础之上对细节进行补充，使用，不足之处请在评论区指出。本文是结合上面官方提供的文章和b站噼里啪啦博主的讲解结合起来学习的。解读总共包含两部分，第一部分是对代码含义解读，第二部分就是对代码debug进行调试，了解数据流。
精选资源
Faster-RCNN源码及其代码实现.zip
08-10
这个压缩包文件" Faster-RCNN源码及其代码实现.zip"包含了一些关键组件和资源，可以帮助我们理解并实现Faster R-CNN。 1. **Faster R-CNN架构**：Faster R-CNN由两大部分组成：区域提议网络（Region Proposal ...
Faster RCNN源代码
05-24
6. **代码结构**：在`py-faster-rcnn-master`中，`lib`目录包含了基本的卷积神经网络操作和目标检测相关函数；`models`目录包含了各种网络结构的配置文件；`tools`目录提供了训练和测试的脚本；`data`目录用于存放...
基于Faster RCNN的人脸检测识别系统python源码+项目说明+wider_face数据集.zip
04-11
基于Faster RCNN的人脸检测识别系统python源码+项目说明+wider_face数据集.zip基于Faster RCNN的人脸检测识别系统python源码+项目说明+wider_face数据集.zip基于Faster RCNN的人脸检测识别系统python源码+项目说明+...
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
微信客服系统实战，容联云发送短信实战 （代码实战）
最新发布
12-17
微信客服系统实战，容联云发送短信实战。
SAP LSMW录屏批量导入SOP
12-17
内容概要：本文详细介绍了如何使用SAP系统的LSMW（Legacy System Migration Workbench）工具进行数据迁移与批量初始化操作，重点演示了通过录屏方式（Batch Input Recording）实现用户密码批量导入的全过程。文档从创建项目、子项目到对象的树状结构配置入手，逐步讲解定义对象属性、源结构、源字段、字段映射与转换规则、文件指定与分配、数据读取与转换、创建批输入会话及执行后台任务等15个步骤，并结合实际案例展示了操作流程及常见错误处理方法，如用户不存在导致的失败及其后续修正。整个过程强调数据格式规范、字段匹配准确性以及日志分析的重要性。; 适合人群：熟悉SAP基本操作，具备一定系统配置经验的ABAP开发人员或SAP Basis运维人员，尤其是需要进行数据迁移或批量数据处理的技术支持人员； 使用场景及目标：①用于企业系统升级、数据迁移或初始化阶段的大规模用户管理数据导入；②掌握LSMW工具在批量维护用户密码等业务场景中的应用流程与关键技术点，提升自动化处理能力； 阅读建议：此资源以实操为导向，建议读者结合SAP测试系统同步演练每一步操作，重点关注录屏设置、字段映射、文件格式分隔符选择及日志排查技巧，确保理解每个步骤的作用与潜在风险。
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
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基于TensorFlow2.0的FasterRCNN源码下载
根据给定的文件信息，我们可以了解到，“fasterRCNN.rar”是一个包含了TensorFlow 2.0版本的Faster R-CNN源码的压缩文件，其中整合了FPN和ResNet这两种先进的深度学习技术。FPN使得模型能够在不同尺度上捕捉目标信息...
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