文件名称：ECCV 2018，用于精确和快速物体检测的接收场模块网-Python开发
文件大小：503KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 08:40:19
Python Deep Learning
用于精确快速目标检测的感受野块网作者：刘松涛，黄迪，王云红更新：我们提出了一种在COCO上以45 FPS获得42.4 mAP的新方法，此处提供了代码。检测：刘松涛，黄迪，王云红更新：我们提出了一种在COCO上以45 FPS获得42.4 mAP的新方法，代码可在此处获得。引言受人类视觉系统中感受野（RF）结构的启发，我们提出了一种方法。新颖的RF模块（RFB）模块，该模块考虑了RF的大小和偏心率之间的关系，以增强功能的可分辨性和鲁棒性。 我们进一步组装
【文件预览】：
RFBNet-master
----.gitignore(144B)
----README.md(7KB)
----utils()
--------timer.py(1KB)
--------pycocotools()
--------build.py(5KB)
--------box_utils.py(11KB)
--------nms_wrapper.py(935B)
--------__init__.py(0B)
--------nms()
----test_RFB.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----models()
--------RFB_Net_mobile.py(12KB)
--------RFB_Net_vgg.py(13KB)
--------__init__.py(0B)
--------RFB_Net_E_vgg.py(16KB)
----layers()
--------functions()
--------__init__.py(48B)
--------modules()
----make.sh(104B)
----train_RFB.py(9KB)
----doc()
--------RFB.png(246KB)
----data()
--------voc0712.py(13KB)
--------config.py(2KB)
--------data_augment.py(7KB)
--------coco.py(12KB)
--------__init__.py(254B)
--------scripts()
--------voc_eval.py(7KB)