cd /home/hh/fast-rcnn/tools ./train_net.py --solver /home/hh/fast-rcnn/models/CaffeNet/solver.prototxt --weights /home/hh/fast-rcnn/data/imagenet_models/Rjmgc_empty.caffemodel --imdb Rjmgc_train 1. 2. 3. 4. 然后就开始运行了。 我这里默认是迭代40000次。 训练后生成的模型文件默认...
下面是整个 Faster RCNN 结构的示意图: 利用anchor是从第二列这个位置开始进行处理,这个时候,原始图片已经经过一系列卷积层和池化层以及relu,得到了这里的 feature:51x39x256(256是层数) 在这个特征参数的基础上,通过一个3x3的滑动窗口,在这个51x39的区域上进行滑动,stride=1,padding=1,这样一来,滑动得到的就是...
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