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