第十三周课程关于fastrcnn的相关代码

matlab图像去除阴影代码Vineyard_FastRCNN 介绍 该项目提出了一种在农业环境中使用Matlab的基于快速区域的卷积神经网络方法（Fast R-CNN）的物体/障碍物检测器。 卷积神经网络近年来显着提高了图像分类和检测精度[1]。 可以以更高的置信度来检测具有多种光学特征和表面的特别复杂的场景和物体。 农业是异构几何形状和表面的杰出典范，给传统的计算机视觉方法带来了无数困难。 纵观现代葡萄园，控制杂草的一种逐渐普遍的方法是机械/物理去除植物下方的杂草。 因此，去除杂草的机具必须检测植物和其他障碍物以避免碰撞。 如下面所示，如果工具前有障碍物，则可以“感觉”到现有技术： 这种物理相互作用会损坏植物的树皮，从而使真菌生长。 非接触式系统，无论是基于传感器还是基于摄像头的实施方案，都可以对该主题产生积极影响，并且进一步允许农民收集有价值的信息，例如： 智能农场的数据挖掘， 自治系统 健康监测。 现代网络日益复杂 最近的CNN（例如VGG16，VGG19，GoogleNet或Inception网络）的复杂性和大小不断增加，导致对分类/检测的处理能力需求很高。 尽管在Amazo

caffe Person Reid github项目：https://github.com/ShuangLI59/person_search所需要的caffemodel(训练好的)

RCNN，FastRCNN和FasterRCNN论文原文，介绍了经典的双阶段目标检测算法RCNN及其改进，属于深度学习必读论文

三篇深度学习图像处理方向必读论文---rcnn，fastrcnn，fasterrcnn 这三篇是rcnn的提出和发展，fasterrcnn是当下图像识别最好的模型之一

这是一个使用 YOLO 前端和 Fast RCNN 后端的面罩检测模型。 我们使用 YOLO 的逐像素对象预测作为 Fast RCNN 的区域提议器。不同大小的像素（通过使用不同大小的过滤器）对应于这些位置不同大小的 RoI。这种架构是为人脸检测量身定制的，因为它最适合“方形”对象。 objectness>0.5 的位置被送入 Fast RCNN 后端，用于边界框回归和图像分类（如正确佩戴口罩、佩戴不当口罩、无口罩） 该模型建立在在 ImageNet 上预训练的 InceptionV3 之上 数据集取自 Kaggle

引用于github的fast rcnn代码，实现论文中 的目标检测程序，安装readme进行安装即可

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