摘要： 目录结构 caffe文件夹下主要文件： data 用于存放下载的训练数据 docs 帮助文档 example 一些代码样例 matlab MATLAB接口文件 python Python接口文件 model 一些配置好的模型参数 scripts 一些文档和数据用到的脚本 下面是核心代码文件夹： to 阅读全文

摘要： caffe可以分为3层结构：blob,layer,net 在layer中，input data用bottom表示，output data用top表示。每一个layer定义了三种操作，setup（Layer初始化），forward（正向传播，根据input计算output），backward（反向传播 阅读全文

摘要： http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5134671.html 阅读全文

摘要： 这是rfcn模型的rpn网络部分： 这是rfcn模型的rfcn网络部分： 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f，rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层，之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature 阅读全文

摘要： Python序列切片地址可以写为[开始：结束：步长]，其中的开始和结束可以省略 1.range(n)生成[0,n)区间整数 2.开始start省略时，默认从第0项开始 3.结尾省略的时候，默认到数组最后。 4.开始和结尾不省略的时候 5.步长step=n;代表从start开始（start也算）每隔s 阅读全文

摘要： fast中的_bbox_pred函数和faster中的bbox_transform_inv是一样的，是将框进行4个坐标变换得到新的框坐标。fast中是将selective search生成的框坐标进行回归变换，faster中用了两个地方，一个是把根据rpn滑动机制生成的anchor框进行回归变换，另 阅读全文

摘要： proposal_layer层是利用训练好的rpn网络来生成region proposal供fast rcnn使用。 proposal_layer整个处理过程：1.生成所有的anchor，对anchor进行4个坐标变换生成新的坐标变成proposals（按照老方法先在最后一层feature map的 阅读全文

摘要： 1.卷积层的参数放置在convoluytion_param{}中，pad默认是0，stride默认是1，如果在convoluytion_param中没有写pad = 什么，或者stride = 什么，那就使用默认值。 2.pad = 1是在最左边，最右边，最上边，最下边都添加一行或者一列，不是只在某 阅读全文

摘要： fast rcnn： 任意大小的图片输入，经过特征提取层提取特征，特征提取层来自主流分类网络（只能使用到最后一层卷基层）。由selective search等算法生成2000多个region proposal，在特征提取层最后一层进行roi pooling。生成的region proposal是原图 阅读全文

摘要： 两个账号：royanimal zs8611100 阅读全文