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看目标物体的坐标之print(r[‘rois‘])
Jupyter： # Load a random image from the images folder file_names = next(os.walk(IMAGE_DIR))[2] image = skimage.io.imread(os.path.join(IMAGE_DIR, random.choice(file_names))) # Run detection results = model.detect([image], verbose=1) # Visualize results ropecv-传统方法实现检测工件缺陷
在工厂中，有很多需要人工检测的产品，有的往往外形很相似，这样人肉眼很难去判断是良品还是不良品，而且随着人精力的下降，难以保证对产品的缺陷检测。因此，机器视觉应用在工件缺陷检测领域是一项非常热门的技术。 目前也有使用深度学习进行缺陷检测，但是深度学习的部署成本较高，需要大型RoI Pooling两次量化误差
参考：https://www.jianshu.com/p/670a3e42107d 候选框从原图坐标映射到的feature map坐标时，位置坐标可能存在浮点数，此时进行取整操作从而出现第一次量化；其次，在ROI Pooling求取每个小网格的位置时也同样存在浮点数取整的情况。这两次量化的结果都使得候选框的位置出现了偏差。Tensorflow版Faster RCNN源码解析（TFFRCNN） （19） rpn_msr/proposal_target_layer_tf.py
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 ---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 1.proposal_target_layer(rpn_rois, gt_boxes, gt_ishard, dontcare_areas, _numfaster-rcnn代码阅读5
这一节讲述roi-data层，和这一层有关的结构图如下： roi-data层的prototxt定义如下： layer { name: 'roi-data' type: 'Python' bottom: 'rpn_rois' bottom: 'gt_boxes' top: 'rois' top: 'labels' top: 'bbox_targets'运行py-RFCN的demo
代码下载链接：https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN 下载预训练模型：https://pan.baidu.com/s/1o77gFXo 环境安装，caffe，编译pycaffe接口，python2.7 将预训练模型放在dada文件夹下的rfcn_models文件夹，没有就新建： 然后开始运行tools文件夹下的demo_rfcn.py文件 下面是遇到的错误Faster RCNN 推理 从头写 java (五) Classifier网络输出对 ROIs过滤与修正
一: 输入输出 输入: ROIs: RPN to ROI 流程的输出, shape 为 [300, 4] P_cls: Classifier网络的输出, shape为 [1, 32, 2] P_regr: Classifier网络的输出, shape为 [1, 32, 4] 输出: candidate_bboxes: 备选的boxes, shape为 [N, 4] N 表示未知 candidate_probs: 备选的bfaster-rcnn的训练流程及其如何训练自己的数据集(三)
到这篇为止，关于faster rcnn已经解读一大半了。OK！！！上一篇讲到anchor_target _layer()知道了该层函数的目的就是为每个位置的9个anchors生成表示正负样本的标签和回归的目标值，以及权重，提供给RPN进行训练。*reshape_layeranchor_target_layer()该层执行完毕后，我们继续回到网络