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simple-faster-rcnn-pytorch:Faster R-CNN的简化实现,可从原始纸中复制性能
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2021-02-26
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快速R-CNN的简单快速实现 1.简介 [更新:]我将代码进一步简化为pytorch 1.5,torchvision 0.6,并用来自torchvision的ops roipool和nms替换了自定义的ops roipool和nms。 如果您想要旧版本的代码,请检出分支 该项目是基于和其他的简化的快速R-CNN实现。 我希望它可以作为希望了解Faster R-CNN详细信息的人员的入门代码。 目的是: 简化代码(简单胜于复杂) 使代码更直接(扁平比嵌套更好) 匹配报告的性能(速度计数和mAP问题) 它具有以下功能: 它可以作为纯Python代码运行,不再需要构建事务。 这是在大约2000行有效代码中的最少实现,其中包含大量注释和说明。(由于chainercv的出色文档) 与原始实施相比,它实现了更高的mAP(0.712 VS 0.699) 它可实现与其他实现方式相当的速度
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simple-faster-rcnn-pytorch-master.zip (29个子文件)
simple-faster-rcnn-pytorch-master
trainer.py 9KB
README.MD 8KB
requirements.txt 117B
data
__init__.py 0B
voc_dataset.py 5KB
util.py 9KB
dataset.py 4KB
model
faster_rcnn_vgg16.py 5KB
faster_rcnn.py 11KB
region_proposal_network.py 8KB
__init__.py 52B
utils
creator_tool.py 16KB
__init__.py 0B
bbox_tools.py 9KB
LICENSE 2KB
demo.ipynb 686KB
utils
vis_tool.py 7KB
__init__.py 600B
config.py 2KB
array_tool.py 619B
eval_tool.py 12KB
imgs
model_all.png 330KB
visdom-fasterrcnn.png 462KB
faster-speed.jpg 113KB
misc
convert_caffe_pretrain.py 729B
train_fast.py 4KB
demo.jpg 120KB
.gitattributes 18B
train.py 5KB
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