有人实现了 FRCNN for TensorFlow 版本吗? 我找到了一些相关的仓库如下:
但对于 1:假设 roi 池化层有效(我没有尝试过),并且需要实现以下内容:
- ROI 数据层,例如roidb .
- 线性回归,例如SmoothL1Loss
- 用于端到端训练的 ROI 池层后处理,应将 ROI 池层的结果转换为输入 CNN 进行分类器。
对于2:em....,它似乎基于py-faster-rcnn,它基于Caffe来准备预处理(例如roidb)并将数据输入Tensorflow来训练模型,这看起来很奇怪,所以我可能没试过。
所以我想知道的是,会 Tensorflow support Faster RCNN in the future ?。如果不是的话,我上面提到的内容是否有任何误解?或者有任何 repo 协议(protocol)或有人支持吗?
最佳答案
Tensorflow 刚刚发布了官方对象检测 API here ,例如可以与它们的各种 slim models 一起使用.
此 API 包含用于对象检测的各种管道的实现,包括流行的 Faster RCNN 及其预训练模型。
关于tensorflow - 适用于 TensorFlow 的更快 RCNN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38342651/