【文件属性】：
文件名称：DRN_CVPR2020:CVPR2020“定向和密集包装的物体检测的动态精炼网络”的代码和数据集
文件大小：12.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-09 05:03:55
JupyterNotebook
DRN和SKU110K-R
潘兴家，任玉强，盛克凯，董卫明，袁浩雷，郭小伟，马重阳，徐长生
进行中的工作。
用于定向和密集包装对象检测的动态优化网络
图1.我们的动态优化网络的总体框架。骨干网后面是两个模块，即功能选择模块（FSM）和动态修饰头（DRH）。 FSM通过自适应调整接收场来选择最合适的功能。 DRH以对象感知的方式动态优化预测。
SKU110K-R
图2. SKU110K的一些示例图像。顶行中的图像带有水平边界框，而底行中的图像带有定向边界框。
要使用SKU110K-R，
从下载原始的SKU110K数据集并提取图像
使用我们的旋转增强脚本生成SKU110K-R
python rotate_augment.py path/to/images
从下载SKU110K-R的注释
注释为可可格式。
评估工具
cocoapi_ro
我们提供了cocoapi的一种变体，用于评估旋转
【文件预览】：
DRN_CVPR2020-master
----cocoapi_ro()
--------common()
--------LuaAPI()
--------README.txt(1KB)
--------MatlabAPI()
--------PythonAPI()
--------license.txt(1KB)
----rotation conv layer()
--------test_rcl.py(2KB)
--------rotation_conv_utils.py(11KB)
----images()
--------sku110k_r.png(10.19MB)
--------drn.png(1.05MB)
----LICENSE(18KB)
----README.md(4KB)
----rotate_augment.py(2KB)
----angle_nms()
--------make_angle_nms.sh(43B)
--------librbox.so(41KB)
--------librbox.cpp(18KB)
--------angle_soft_nms.py(10KB)