前言： 接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测，这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取，但是存在一个问题，就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制。当时面对这种问题，rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域，进行切割或者缩放形变处理到固定大小，这样虽然满足了CNN对图片大小的要求 ...
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2017-07-16 09:49:52
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说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。 （做数据集的过程可以看http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212） Faster-RCNN源码下载地址： Matlab版 ...
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2017-07-10 23:43:15
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转载链接：http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 参考博客：http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52223282?locationNum=7 进经过RCNN和Fast R ...
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2017-07-09 20:56:01
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传统算法： 1. 基于boosting ：LBP/HOG/ ... 2. 基于SVM： HOG/SIFT+SVM, DPM 基于深度学习的方法： 1. 基于region： faster rcnn 2. 基于回归：YOLO/SSD 3. Mask rcnn ...
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2017-07-02 20:28:05
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1. RCNN的模型（如下图）描述: RCNN相比传统的物体检测，还是引入传统的物体检测的基本流程，先找出候选目标物体，逐个的提取特征，不过rbg大神引入了当时炙手可热的CNN卷积网络取代传统上的HOG，DPM,LBP,SIFT等算法来对图像的特征进行提取，值得说道的是CNN由于可以放到GPU上，所 ...
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2017-07-01 20:09:21
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首先rcnn,和fast rcnn都比较好理解 fast rcnn其实就是roi+clc+bbox regression faster rcnn是rpn(region proposal network)+ fast rcnn,最后两个网络是迭代训练 本弱找到一篇讲解faster rcnn比较好都博文 ...
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2017-06-22 19:09:24
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1.http://blog.csdn.net/hao529good/article/details/46544163 我用的训练好的模型参数是data/fast_rcnn__models/vgg_cnn_m_1024_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel 2. 原来的代码是 ...
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2017-06-16 20:25:52
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今天看到YOLO2的工作还是很不错的，效果好，关键是速度也快,已经完胜SSD了感觉。 虽然faster rcnn各方面效果都不错，但是从简单粗暴的角度考虑，SSD和YOLO真的深得我心啊。 检测模型，其实我一直觉得SSD，和YOLO这样的框架，从使用的角度来看，我更倾向于这些，速度和效果达到完美的平 ...
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2017-06-15 20:34:24
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按照下面这个博客制作自己的数据集： http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212 按照下面这个博客修改faster-rcnn源码，训练自己的数据: http://blog.csdn.net/sinat_30071459/ar ...
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2017-06-11 19:16:01
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模块argparse是python标准库中推荐的命令行解析模块 简明使用步骤： 以下是fast-rcnn代码中train_net的使用： 这是没加任何参数直接输入的情况： 这和输入python train_net.py -h是一样的效果，因为原代码中有这样一段代码： ...
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2017-06-06 14:18:41
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