py-faster-rcnn 文件结构

本文介绍Py-Faster-RCNN项目的文件结构及其各个组成部分的功能。该工程包括caffe-fast-rcnn框架、预训练模型存放区、实验配置与日志文件夹、Python接口文件、模型文件夹、训练输出目录及训练与测试脚本。

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py-faster-rcnn文件结构

工程目录简介

首先工程的根目录简单的称为 FRCN_ROOT,可以看到根目录下有以下几个文件夹

·caffe-fast-rcnn

这里是caffe框架目录

·data

用来存放pretrained模型,比如imagenet上的,以及读取文件的cache缓存

·experiments

存放配置文件以及运行的log文件,另外这个目录下有scripts可以用end2end或者alt_opt两种方式训练。

·lib

用来存放一些python接口文件,如其下的datasets主要负责数据库读取,config负责cnn一些训练的配置选项。

·models

里面存放了三个模型文件,小型网络的ZF,大型网络VGG16,中型网络VGG_CNN_M_1024。推荐使用VGG16,如果使用端到端的approximatejoint training方法,开启CuDNN,只需要3G的显存即可。

·output

这里存放的是训练完成后的输出目录,默认会在faster_rcnn_end2end文件夹下

·tools

里面存放的是训练和测试的Python文件。
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