tensorflow - 适用于 TensorFlow 的更快 RCNN

标签 tensorflow detection caffe pycaffe

有人实现了 FRCNN for TensorFlow 版本吗? 我找到了一些相关的仓库如下:

  1. Implement roi pool layer
  2. Implement fast RCNN based on py-faster-rcnn repo

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/

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