文件名称：Refinedet_saffran
文件大小：77.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-28 10:20:40
Python
使用TensorFlow实现RefineDet 该项目旨在作为RefineDet对象检测架构的TensorFlow实现，该论文来自最初由Caffe制作的论文“用于对象检测的单发细化神经网络 。 我大部分时间都是在业余时间从事这个项目，并以此作为在实践中学习更多有关TensorFlow的方式。 少量细节可能会偏离官方的Caffee实施，但是存在所有主要思想。 该代码已完全适应于TensorFlow 2.0，并且仅使用TF操作，而不是像该项目初始版本中那样使用python逻辑+ tf.py_function ，这大大提高了训练速度。 我发布了一个推理演示脚本以及一个权重文件，该文件在20类PASCAL VOC 07 + 12 trainval数据集上进行了训练，输入大小为320 x 320。 这些权重在VOC 2007测试集上达到了大约80％的平均AP，这与论文中报道的相同。 但是请注