matlab建立汽车模型代码免责声明 官方 Faster R-CNN 代码（用 MATLAB 编写）可用。 如果您的目标是在我们的 NIPS 2015 论文中重现结果，请使用 . 此存储库包含 MATLAB 代码的 Python重新实现。 这个 Python 实现建立在 . 两种实现方式略有不同。 特别是这个 Python 端口 在测试时慢约 10%，因为某些操作在 Python 层的 CPU 上执行（例如，220 毫秒/图像与 VGG16 的 200 毫秒/图像） 给出与 MATLAB 版本相似但不完全相同的 mAP 由于细微的实现差异，与使用 MATLAB 代码训练的模型不兼容 包括比交替优化（对于 VGG16）快 1.5 倍的近似联合训练——有关更多信息，请参阅这些 Faster R-CNN：使用区域提议网络实现实时目标检测 作者：Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick、Jian Sun（微软研究院） 这个 Python 实现包含 Sean Bell (Cornell) 在 MSR 实习期间编写的贡献。 详情请看官方。 Faster R-CNN

计算机视觉Github开源论文

Faster-RCNN-Tensorflow 的实现-附件资源

陈云faster-rcnn之RPN .drawio

Grad-CAM.pytorch ​ pytorch 实现 和 3.1 3.3 5.1 5.2 5.3 5.4 6.1 6.2 6.3 6.4 7.1 7.2 7.3 7.4 Grad-CAM整体架构 Grad-CAM++与Grad-CAM的异同 依赖 python 3.6.x pytoch 1.0.1+ torchvision 0.2.2 opencv-python matplotlib scikit-image numpy 使用方法 python main.py --image-path examples/pic1.jpg \ --network densenet121 \ --weight-path /opt/pretrained_model/densenet121-a639ec97.p

欧拉公式求长期率的matlab代码使您的代码更快：Jupyter Notebook中的Cython和并行处理 PyData DC 2016教程的存储库 Python有多种选择来加快代码执行速度，包括使用专门的库，使用不同的编译器或进行并行处理。 但是，在Jupyter Notebook中，这些选项中只有一部分方法可用。 当前项目显示了其中的一些解决方案，以解决以下问题： 函数y = x ^ 2可以通过欧拉方法使用其导数y'= 2x近似： y（n + 1）= y（n）+（步* y'） 逼近的精度取决于步长很小。 我们希望找到在比较获得的值时得出差异小于1e-5的步长在评估一百万点后，使用y = x ^ 2公式和Euler方法 将涵盖以下方法： 赛顿 脾气暴躁的 Scipy.integrate Numba 使用ipyparallel / ipcluster进行并行处理 演示视频可在以下位置获得： 注意：还可以使用许多其他并行处理方法。 我建议您查看PyData DC 2016关于Dask和current.futures的其他演讲。

Faster R-CNN 的基础网络，ckpt 文件

目标检测之Faster RCNN介绍，从RCNN讲起，是我做组会时报告做的，讲话内容写在备注里，ppt的图和内容参考了其他大佬的，根据自己的理解整理得来，适合做RCNN这方面报告的人参考

著名的voc2007数据集，做目标检测的任务时常会用到，但官网下载有时比较慢~所以我把资源传到了我的百度网盘，要下载的朋友可以访问我的网盘地址~

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