文件名称：rcnn_vgg_16:Keras实现R-CNN对象检测
文件大小：4KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 05:37:06
keras object-detection vgg16 pascal-voc rcnn
R-CNN对象检测 该项目旨在使用Keras在论文“用于精确对象检测和语义的丰富功能层次结构”中实现该体系结构。 使用了一个经过ImageNet数据预训练并经过PASCAL VOC数据微调的模型。 边界框回归尚未实现，并且没有非最大抑制，因此存在许多重叠区域的问题。 我们计划实施并尽快添加它。 谢谢！ 该项目旨在在论文“用于精确对象检测和语义的丰富特征层次结构”中实现R-CNN。 我使用ImageNet预训练的vgg-16模型，并使用PASCAL VOC数据集进行微调。 从现在开始，我既没有进行边界框回归分析，也没有进行非最大压缩，这不会导致结果重叠。 稍后我将执行这些操作。 谢谢！ 如何安装 无需其他安装。 避免使用需要复杂执行方法的代码。 不需要任何安装过程。 我不喜欢任何“复杂”的东西。 使用例 在终端窗口中运行以下命令。 python3 rcnn_detection.py 搭
【文件预览】：
rcnn_vgg_16-master
----rcnn_getlabel.py(1006B)
----rcnn_ss.py(366B)
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----rcnn_detection.py(2KB)