├── train.py: 以fcn_resnet50(这里使用了Dilated/Atrous Convolution)进行训练 ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的用户使用 ├── predict.py: 简易的预测脚本,使用训练好的权重进行预测测试 ├── transforms.py: 图像的数据增强预处理方法 ├── val
使用的代码faster-rcnn.pytorch重要参考CNN目标检测(一):Faster RCNN详解基於Resnet的Faster R-CNN網絡模型重要参数coco: 使用的数据集coco数据集achor数量为3*4=12个(P, Q):没有resize之前的原始图像大小.(M, N): 输入到网络的图像, 是resize之后的图像大小.重要数据 im_data:图 ...
pytorch重要参考CNN目标检测(一):Faster RCNN详解基於Resnet的Faster R-CNN網絡模型重要参数coco: 使用的数据集coco数据集achor数量为3*4=12个(P, Q):没有resize之前的原始图像大小.(M, N): 输入到网络的图像, 是resize之后的图像大小.重要数据 im_data:图 fcn代码pytorch包 faster rcnn resnet ios 全...
由ResNet101+FPN结构组成，之后，一路分支使用“FCN”来生成prototype masks，此时，分割的masks不区分任...
pytorch重要参考CNN目标检测(一):Faster RCNN详解基於Resnet的Faster R-CNN網絡模型重要参数coco: 使用的数据集coco数据集achor数量为3*4=12个(P, Q):没有resize之前的原始图像大小.(M, N): 输入到网络的图像, 是resize之后的图像大小.重要数据 im_data:图 fcn代码pytorch包 faster rcnn resnet ios 全...
"backbone": "resnet101", "freeze_bn": false, "freeze_backbone": false } }, "train_loader": { "type": "VOC", "args":{ "data_dir": "/home/ytc/VOC", "batch_size":16, "base_size": 400, "crop_size": 380, "augment": true, ...