文件名称：gossipnet:神经网络中目标检测的非最大抑制
文件大小：54KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 11:45:33
tensorflow object-detection graph-convolutional-networks non-maximum-suppression Python
学习非最大抑制以进行对象检测 这是论文的代码学习非最大抑制。 Jan Hosang，Rodrigo Benenson，Bernt Schiele。 CVPR 2017。 您可以在此处找到下载的项目页面： : 设置 运行make来编译C ++代码和protobuf。 链接到根目录中的coco API，如下所示： /work/src/tf-gnet$ ln -s /work/src/coco/PythonAPI/pycocotools 链接到数据子目录中的可可注释/图像： /work/src/tf-gnet/data$ ln -s /datasets/coco
【文件预览】：
gossipnet-master
----.gitignore(1KB)
----Makefile(687B)
----data()
--------cache()
--------README.md(286B)
----experiments()
--------coco_person()
--------coco_multiclass()
----LICENSE(8KB)
----nms_net()
--------roi_pooling_layer()
--------__init__.py(32B)
--------network.py(28KB)
--------config.py(3KB)
--------dataset.py(4KB)
--------tools.py(949B)
--------class_weights.py(682B)
--------matching_module()
----CVPR2017()
--------defense()
----README.md(558B)
----.idea()
--------misc.xml(1KB)
--------encodings.xml(159B)
--------vcs.xml(180B)
--------tf-gnet.iml(599B)
--------inspectionProfiles()
--------.name(7B)
--------modules.xml(266B)
----test.py(4KB)
----imdb()
--------__init__.py(4KB)
--------vis.py(273B)
--------pal.py(4KB)
--------coco.py(6KB)
--------tools.py(4KB)
--------file_formats()
----train.py(16KB)