fast rcnn和rfcn中使用的都是默认的anchor box设置，都是9种，比例为0.5 、1、 2，大小为128、256、512。但我的数据集的gt框更小，需要找到适合我的数据集的anchor box尺寸。 yolo9000提出了用kmeans聚类算法来找到合适的anchor box尺寸。 ...
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2017-10-08 16:09:04
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比赛链接： AI challenge AI challenge 语言基础： pytorch pytorch 理论基础： RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN ...
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2017-10-07 14:34:34
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1. 行人检测博客（faster rcnn应用，及相关论文等） http://blog.csdn.net/ture_dream/article/category/6411797 http://blog.csdn.net/ture_dream/article/details/54962966 ...
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2017-10-07 14:32:07
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在numpy中，'+' 和add 是一样的 有种特殊情况需要注意，x1和x2的shape不一样的加法： 两个shape不一样的array相加后会变成一个common shape x1是3x3的，x2是1x3的，加了之后就变成3x3，实际上是把x2在x1的第一维上加了3次 faster rcnn中的r ...
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2017-09-26 19:30:47
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549 RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景 ...
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2017-09-25 23:04:09
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在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候，涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射，然后再进行roi_pooling之类的操作。比如图像的大小是（600,800），在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小 ...
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2017-09-25 17:28:06
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转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步，准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入： 1 2 同时solvers, max_iters, rpn_test_prototxt = get_s ...
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2017-09-25 09:45:50
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1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。一般感受野大小是目标大小的两倍左右最合适！ RCNN论文中有一段描述，Alexnet网络pool5输出的特征图上的像素在输入图像上有很大的感受野（have ...
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2017-09-19 18:03:13
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voc_eval.py里报错： ValueError: invalid literal for int() with base 10: '180.0' faster rcnn obj_struct['bbox'] = [int(bbox.find('xmin').text), int(bbox.fi ...
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2017-09-16 13:39:35
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众所周知，anchor_box控制了回归框的大小，我们有时候检测的是大物体或小物体时，需要调整回归框的大小的时候，得改一下anchor_box。基于rgb公开的py-faster-rcnn修改anchor_box的步骤有一下几步：1、修改py-faster-rcnn-my/lib/rpn下的三个文件 ...
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2017-09-13 21:25:48
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