matlab的egde源代码-CRAFT:CVPR2016论文“图像中的对象”的代码

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matlab的egde源代码自述文件该代码包含在CVPR2016论文中。一言以蔽之，我们将传统的两阶段对象检测框架（首先定位对象提议，然后对对象类别进行分类）扩展到四阶段管道，其中提案定位任务通过区域提议网络（RPN）的级联网络解决。）和快速R-CNN来提高提案质量，而目标分类任务则是由两个具有不同目标函数的快速R-CNN网络的级联网络处理的（一次热分类和一次相对休息分类）以消除错误积极的。我们将方法命名为“ CRAFT”（“ Cascade Rpn和FasT-rcnn”的缩写），并在PASCAL VOC 07/12和ILSVRC数据集上显示了相对于Fast R-CNN和Faster R-CNN基线的显着改进。有关更多详细信息，请参阅我们的。这些代码建立在（阶段1）和（阶段2,3,4）之上。如果您熟悉这两个项目，则使用代码会更容易。这些代码已在Ubuntu 14.04、256GB内存，Titan X GPU，MATLAB R2015a上进行了测试。准备按照1_RPN提供的说明使用1_RPN的代码进行编码。请按照中的说明使用稍有改动的代码制作2_CasRPN ， 3

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