跑RFCN

最新推荐文章于 2022-01-10 21:25:42 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/7582573.html

本文转载了两篇技术博文，分别来自优快云和CNBlog，详细内容请访问原文链接。

按照这个来http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/53202977

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Faster R-CNN改进篇（二）： RFCN ● RON

跟随技术的脚步-linolzhang的专栏

07-15

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@改进1：RFCN 论文：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 【点击下载】 MXNet代码：【Github】一. 背景介绍 RCNN 在目标检测上取得了很大的成功，比如 SPPnet、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等，这些方法的典型特征

CCPD_RFCN_车牌检测_代码调通记录

繁华三千东流水不舍昼夜的博客

11-26

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首先需要一个干净的Python虚拟环境，Python2/3都可以，我选择使用Python3.6 安装必须的包： # 版本的话没有过多的要求，兼容即可，建议先安装torch>=0.3.0，然后pip会根据torch选择相应的其他包的版本 # torch的版本过多，建议去pytorch官网根据自己的系统情况选择对应的版本，不同的版本有不同的pip命令 # 我使用的是：pip install ...

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运行py-RFCN的demo

村民的菜篮子

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代码下载链接：https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN 下载预训练模型：https://pan.baidu.com/s/1o77gFXo 环境安装，caffe，编译pycaffe接口，python2.7 将预训练模型放在dada文件夹下的rfcn_models文件夹，没有就新建：然后开始运行tools文件夹下的demo_rfcn.py文件下...

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qq_18476449的博客

07-25

582

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/53202977 安装caffe相关依赖项： sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get insta...

tensorflow的目标检测模型rfcn_resnet101_coco_11_06_2017

06-21

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MAX的专栏

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3726

解决的问题：物体目标检测包括物体种类检测和物体的位置检测。在对物体种类检测时，我们希望能保持位置不敏感（translation invariance），也就是不管物体在哪个位置都能正确分类。在进行位置确定的时候，我们希望保持位置敏感（translation variance），也就是不论物体发生什么样的位置变换都能确定物体的位置。解决神经网络对物体位置不敏感的问题，神经网络擅长提取图像的局部特征，不太关心局部特征所在的位置（我认为是因为卷积权值共享导致）。为了让神经网络做到物体检测，需要增加位置敏感特性

R-FCN算法的Caffe实现

AI之路

06-03

3304

本博文介绍如何在Caffe上实现R-FCN，关于R-FN的算法讲解和Caffe代码详解可以参考另外一篇博客：Object Detection算法——R-FCN算法及Caffe代码详解git地址：https://github.com/Orpine/py-R-FCN 基本上按照这个git上的readme.md的流程进行并假设你本机的Caffe本来就可以正常使用，接下来详细讲解可能会遇到的坑：1、先从g

R-FCN在cpu上用预训练模型能跑起来吗？

02-21

model = tf.saved_model.load('rfcn_pretrained/') # 指定 CPU 设备 with tf.device('/cpu:0'): # 预处理图像 img = cv2.imread('test.jpg') img = preprocess(img) # 根据模型要求调整尺寸和归一化 # 推理 ...

mac下跑R-FCN并用自己的数据集训练

William Zhao's notes

01-09

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1、首先，需要安装Caffe和pycaffe，起码机子搭过caffe环境 macos下面搭建caffe参考： http://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/54095628 2、克隆工程： [html] view plain copy git clone https://gi

RFCN-tensorflow：TensorFlow中的RFCN实施

02-06

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RFCN的理解

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10-23

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在ResNets 、GoogleNets等分类网络是有卷积结构和fc全连接结构组成，我们知道，分类任务具有平移不变性，目标在图片的哪位位置，都不影响它的类别标签。在目标检测，例如fast-rcnn 和 faster-rcnn中，主干网络backbone采用的都是分类网络，例如ResNets等，因此是在最后一层空域的卷积层上做roi pooling，很自然的，roi pooling将整个检测网络分成了两个部分，第一个部分是权重共享、独立于roi的全卷积网络，第二个是由roi 特征组成的网络。 ...

R-FCN论文解读

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05-04

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相比较之前的faster-rcnn而言，rfcn比之运行速度更快，效率更高，在准确率上也没有下降。那么rfcn网络到底是什么样的网络呢？其比faster-rcnn的区别在哪里呢？一、rfcn的基本结构：1.一个基本的conv网络：ResNet101--------------->提取基本的特征2.一个RPN网络（Faster Rcnn来的）3.一个position sensitive的pre...

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06-28

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RFCN: Region-based Fully Convolutional Networks 核心思想：提出位置敏感得分图，用以解决图像分类中平移不变形和物体检测中平移变化之间的冲突目前大部分的检测算法都是特征提取和目标检测两部分上图说明: R-CNN是直接输入了proposal，整个网络都用作检测，Faster-R-CNN是后10层由于检测；而R-FCN是1...

基于Hi3559AV100 RFCN实现细节解析

m0_54437879的博客

01-10

543

首先给出整体的RFCN流程图解，整个RFCN分为3个step，具体如下所示：在分析RFCN数据流之前，首先了解一下基于Hi3559AV100的NNIE模型，在搭建好SDK等环境后，配置好对应的硬件，在HiLinux上进行测试，具体如下： ~ # ./sample_nnie_main Usage : ./sample_nnie_main <index> index: 0) RFCN(VI->VPSS->NNIE->VGS->VO). 1) Segnet(.

论文阅读 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

复兴之矢

02-24

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