摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 通过find in path发现该代码段函数均未被执行(GtDataLayer在train.py中被注释调用,与caffe modules有关),定义函数与r 阅读全文
posted @ 2019-08-09 15:47 JiangJ~ 阅读(355) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 与roi_data_layer/minibatch.py类似,该代码段部分函数可能并未执行 """Compute minibatch blobs for tr 阅读全文
posted @ 2019-08-09 11:27 JiangJ~ 阅读(345) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 """Transform a roidb into a trainable roidb by adding a bunch of metadata 元数据." 阅读全文
posted @ 2019-08-09 08:38 JiangJ~ 阅读(611) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 该脚本定义了一个RoIDataLayer类,类内定义了如下函数: class RoIDataLayer(object): """Fast R-CNN data 阅读全文
posted @ 2019-08-07 12:33 JiangJ~ 阅读(559) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 """Compute minibatch blobs for training a Fast R-CNN network.""" 1.get_minibatc 阅读全文
posted @ 2019-08-07 07:45 JiangJ~ 阅读(446) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 1.im_list_to_blob(ims)函数 将多张图像构成的列表ims构造为blob作为网络的输入,blob的维度为(图像数量,max_shape[0] 阅读全文
posted @ 2019-08-06 12:16 JiangJ~ 阅读(306) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 _DEBUG默认为False 1.SolverWrapper类 class SolverWrapper(object): # caffe中solver通过协调 阅读全文
posted @ 2019-08-01 17:22 JiangJ~ 阅读(760) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 1.def nms(dets,thresh,force_cpu=False) def nms(dets, thresh, force_cpu=False): 阅读全文
posted @ 2019-07-30 10:41 JiangJ~ 阅读(628) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 若不加申明,本文默认以测试阶段调用VGGnet_test网络,代码中默认padding方式为SAME,区别于VALID,DEFAULT_PADDING = ' 阅读全文
posted @ 2019-07-27 17:46 JiangJ~ 阅读(542) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 个人学习笔记 本文作者疆 点击此处链接至博客园原文 1.Faster RCNN中RPN中预测的bbox_pred坐标补偿量说明(RCNN subnet中预测的补偿量是同样的形式,这种预测形式最初由RCNN中提出 阅读全文
posted @ 2019-07-03 16:02 JiangJ~ 阅读(1264) 评论(0) 推荐(0) 编辑