开源mask-rcnn loss下降图，Resnet网络结构

在Keras框架下，训练faster-rcnn网络，对kitti数据集中pedestrian，car目标进行识别

随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.

fast-rcnn 文章及代码 用于图像检测 python及matlab

介绍 此仓库执行RCNN原始论文中介绍的过程。 我们在这里尝试重现本文的结果，并提供可用于检测任务的库。 依存关系 我们在这个项目中使用 火炬 Opencv的 Matlplotlib

mask rcnn是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络，一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。同时，这个网络结构比较容易实现和训练，速度5fps也算比较快点，可以很方便的应用到其他的领域，像目标检测，分割，和人物关键点检测等。

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使用 3D 多分辨率 R-CNN 的脑微出血 3D 实例分割框架 由 I-Chun Arthur Liu、Chien-Yao Wang、Jiun-Wei Chen、Wei-Chi Li、Feng-Chi Chang 撰写的论文“3D Instance Segmentation Framework for Cerebral Microbleeds using 3D Multi-Resolution R-CNN”的官方 PyTorch 实现Yi-Chung Lee, Yi-Chu Liao, Chih-Ping Chung, Hong-Yuan Mark Liao, Li-Fen Chen. 论文目前正在审查中。 关键词：3D 实例分割、3D 对象检测、脑微出血、卷积神经网络 (CNN)、磁敏感加权成像 (SWI)、3D Mask R-CNN、磁共振成像 (MRI)、医学成像、pytorch

R2CNN_Faster_RCNN_Tensorflow 抽象 这是的张量流重新实现 。 应该注意的是，我们并没有完全按照本文的方式实施，而是采用了它的想法。 该项目基于 ，由和完成。 测试结果 比较方式 部分结果来自论文。 任务1-定向排行榜 方法 地图 PL 蓝光 BR GTF SV 左心室 SH TC 公元前 ST SBF RA 哈 SP HC 10.59 39.83 9.09 0.64 13.18 0.26 0.39 1.11 16.24 27.57 9.23 27.16 9.09 3.03 1.05 1.01 21.39 39.