随笔分类 - Faster rcnn学习
开始学习faster rcnn了
摘要:学习目标检测的faster rcnn时,使用的数据集VOC2007的annotation是xml文件,因此学习这个格式以及python对于xml文件的基本处理。 首先在https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongten_python_xml_etree_element
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摘要:今天学习用来判断faster rcnn中对于评估多个类别检测的效果,部分内容参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html。 mAP(mean average precision)多类平均精度,首先计算出每个类的AP,然后取所有类的AP的
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摘要:1。将损失写进tensorboard中。 遇到的问题tensorboard生成的文件打不开,可以将计算机名改为local host; logdir=文件名:文件路径的方式获取网址; 网址打开只有计算节点图,没有标量,看到其他说是tensorflow版本需要升级,但是我升级之后,tensorflow-
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摘要:2018-11-12 今天是周一,定了个小目标一周完成对faster rcnn的学习。今天是第一天,主要解决四个问题。 1.RPN的回归如何计算? 其中,回归的是坐标偏移量,偏移量计算方式如图所示,x表示GT坐标,x*表示预测坐标,xa表示anchor box的坐标。我们认为anchor box与G
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