目标检测 pytorch复现Fast_RCNN目标检测项目
利用coco2017数据集训练Fast-RCNN模型（训练过程详细步骤记录）：
（1）检测数据集利用选择搜索算法（selective-search）生成一定数量的候选框，
（2）将候选框与真实标注框进行IOU（交并比）计算，将真是标注框的作为正样本，将0.1
2023-05-30 11:21:01
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利用coco2017数据集训练Fast-RCNN模型（训练过程详细步骤记录）：
（1）检测数据集利用选择搜索算法（selective-search）生成一定数量的候选框，
（2）将候选框与真实标注框进行IOU（交并比）计算，将真是标注框的作为正样本，将0.1
2023-03-28 09:26:27
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喀拉拉邦
更快的R-CNN的Keras实现：通过区域提议网络实现实时目标检测。 从克隆
修复了从原产地奥克隆克隆时的几个错误
用法：
theano和tensorflow后端都受支持。 但是在theano中编译时间非常长，强烈建议使用Tensorflow。
train_frcnn.py可用于训练模型。 要训练Pascal VOC数据，只需执行以下操作： python train_frcnn.py -p /path/to/pascalvoc/ 。
Pascal VOC数据集（分类对象周围边界框的图像和注释）可以从以下网站获得： :
simple_parser.py提供了使用文本文件输入数据的另一种方法。 只需提供一个文本文件，每行包含：
filepath,x1,y1,x2,y2,class_name
例如：
/data/imgs/img_001.jpg,837,346,981
2023-02-03 22:42:29
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目标检测论文打包下载：
Fast RCNN ，Faster R-CNN，NIN，RCNN，SPPNet，SSD，yolo，YOLOV2，YOLOv3
2022-10-27 16:57:47
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R-CNN原理：
R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。
对于原始图像， 首先使用Selective Search 搜寻可能存在物体的区域。Selective Search 可以从图像中启发式地搜索出可能包含物体的区域。相比穷举而言， Selective Search 可以减少一部分计算量。下一步，将取出的可能含高物体的区域送入CNN 中提取特征。CNN 通常是接受一个固定大小的图像，而取出的区域大小却各有不同。对此， R-CNN的做法是将区域缩放到统一大小，
2021-12-30 12:46:37
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RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN这一系列目标检测算法训练的指导
2021-12-20 17:16:25
17.4MB
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