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1. 下载链接:http://cocodataset.org/index.htm#download2. 数据集介绍 数据集有2014年(2014Train images, 2014Val images, 2014Test images), 2015年(2015 Test images) 和 2017年(2017 Train images, 2017 Val images,...

参考链接：bounding box regression Refining Bounding-Box Regression for Object Localization bbox_transform.py We predict a new bounding box for detection using...

1. Network Organization Faster R-CNN主要解决了两个问题：第一，使用RPN网络提取可能包含目标的regions；第二，计算每个regions的类别概率，并将类别概率最大值作为分类结果。Faster R-CNN网络主要包括三部分：Head Region Proposal Network (RPN) Classification Netwo...

参考链接：Guide to build Faster RCNN in PyTorch

参考链接：simple-faster-rcnn-pytorch

Abstract　　先进的目标检测网络依赖于区域提议算法来假设对象位置。像SPPnet和Fast R-CNN的改进减少了这些检测网络的运行时间，使区域提议计算成为瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域提议网络（RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现了几乎无成本的区域提议。RPN是一个完全卷积网络，可同时预测每个位置的物体边界和对应分数。RPN被端到端地训练以生成高质量区域提议，其被...

参考链接：pytorch-faster-rcnn第一步：安装Anaconda，参考【Ubuntu】安装Anaconda并搭建虚拟环境和迁移第二步：下载pytorch及其他安装包（注意以下所有操作都将在虚拟环境pytorch下进行）下载pytorch(CUDA版本)：https://pytorch.org/ ...

目录Abstract1. Introduction2. Better3. Faster4. Stronger5. ConclusionAbstract 我们将介绍一个先进的，实时目标检测的网络YOLO9000，它可以检测超过9000个类别的物体。首先，我们针对YOLO检测网络提出了许多从以前的工作中得出的，新颖的改进。改进后的网络称为YOLOv2，在标准...

目录Abstract1. Introduction2. Unified Detection2.1 Network Design2.2Training2.3Inference2.4Limitation of YOLO3. Comparison to Other Detection System4. Experiment 这一节仅对4.2小...