文件名称：kerod:DETR-在Tensorflow 2中更快地实现RCNN
文件大小：221KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 08:40:19
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KEROD-TensorFlow 2.X的对象检测（FasterRCNN，DeTr） - Kerod是针对生产的目标检测算法（Faster R-CNN，DeTr）的纯tensorflow 2实现。 它代表Keras对象检测。 它旨在为Tensorflow 2.X构建清晰，可重用，经过测试，简单且文档化的代码库。 许多想法都基于， 和 。 特征 像Keras一样强大而简洁 对教育者和从业者的进入门槛低 在训练和推理中处理批处理 丰富的 多GPU Mixed_precision。 您可以在此尝试 无需费劲下载COCO或PascalVoc。 我们只使用了tensorflow_datasets 简单（再次） 演算法 DeTr from： 单尺度SMCA（WIP并非本文的确切实现方式的100％）： Mask-RCNN （很多零件已经在这里，只需要将所有内容放在一起即可。很快就会到来。