文件名称：matlab人头检测的代码-supernova:更快的RCNN-TF
文件大小：737KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 23:13:14
系统开源
matlab人头检测的代码<<<<<<< HEAD tf-Faster-RCNN Faster R-CNN（）的Python 3 / TensorFlow实现。 在此处查看官方实现： 此实现的深层模型基于我的好朋友和合作者创建的端到端TensorFlow应用程序的简约框架。 一探究竟。 （通常定期将更改引入Dan的文档中）是此tf-Faster-RCNN存储库的子模块。 内容 要求：软件 Ubuntu 16：我尚未在任何其他Linux发行版或版本上对其进行过测试，但是有可能它可以按原样工作。 让我知道是否可以！ Python 3.5+：我建议您使用Anaconda进行Python发行和软件包管理。 请参阅下面的（3）。 TensorFlow v1.0：请参阅。 安装与您的首选Python版本匹配的版本。 以下适用于Python 3.6的说明： # Create a Conda environment for TensorFlow (defaults to Python 3.6) conda create --name tensorflow # Activate your environ
【文件预览】：
supernova-master
----.gitmodules(105B)
----Models()
--------cfgs()
--------faster_rcnn_resnet50ish.py(13KB)
--------faster_rcnn_conv5.py(12KB)
----Lib()
--------generate_anchors.py(4KB)
--------TensorBase()
--------nms()
--------train_aux.py(3KB)
--------bbox_transform.py(3KB)
--------nms_wrapper.py(777B)
--------__init__.py(0B)
--------loss_functions.py1111(5KB)
--------loss_functions.py(5KB)
--------bbox_overlaps.pyx(2KB)
--------evaluate_predictions.py(6KB)
--------setup.py(6KB)
--------image_functions.py(4KB)
--------Makefile(56B)
--------rpn_softmax.py(1KB)
--------test_aux.py(10KB)
--------faster_rcnn_config.py(11KB)
--------roi_pool.py(2KB)
----data_processing.py(1KB)
----split_files.py(1KB)
----Development()
--------ff_resnet101.py(7KB)
--------test_faster_rcnn_networks.ipynb(57KB)
--------Conv5.py(9KB)
--------genClutteredMNIST.ipynb(25KB)
--------graphValid.py(562B)
--------tests.py(4KB)
--------faster_rcnn_conv5.py(9KB)
----.gitignore(198B)
----list.csv(285KB)
----Networks()
--------resnet.py(3KB)
--------resnet50_reduced.py(3KB)
--------anchor_target_layer.py(9KB)
--------convnet.py(2KB)
--------proposal_target_layer.py(7KB)
--------faster_rcnn_networks.py(10KB)
--------proposal_layer.py(6KB)
----README.md(10KB)
----gen_annotations.py(2KB)
----Data()
--------supernova()
--------scripts()