Need help with RCNN?
Click the “chat” button below for chat support from the developer who created it, or find similar developers for support.

About the developer

yangxue0827
154 Stars 87 Forks 43 Commits 7 Opened issues

Description

The Tensorflow with tflearn implementation of the RCNN model.

Services available

!
?

Need anything else?

Contributors list

# 29,132
Tensorf...
Python
dota
fpn
43 commits

RCNN

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

工程内容

这个程序是基于tensorflow的tflearn库实现部分RCNN功能。

开发环境

windows10 + python3.5 + tensorflow1.2 + tflearn + cv2 + scikit-learn

数据集

采用17flowers据集, 官网下载:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/

程序说明

1、setup.py---初始化路径
2、config.py---配置
3、tools.py---进度条和显示带框图像工具
4、trainalexnet.py---大数据集预训练Alexnet网络,140个epoch左右,bitchsize为64
5、preprocessingRCNN.py---图像的处理(选择性搜索、数据存取等)
6、selectivesearch.py---选择性搜索源码
7、fine
tuneRCNN.py---小数据集微调Alexnet
8、RCNN
output.py---训练SVM并测试RCNN(测试的时候测试图片选择第7、16类中没有参与训练的,单朵的花效果好,因为训练用的都是单朵的)

文件说明

1、trainlist.txt---预训练数据,数据在17flowers文件夹中
2、fine
tune_list.txt---微调数据2flowers文件夹中
3、1.png---直接用选择性搜索的区域划分
selectivesearch_1
4、test/2.png---通过RCNN后的区域划分
RCNN_1

程序问题

1、由于数据集小的原因,在微调时候并没有像论文一样按一个bitch32个正样本,128个负样本输入,感觉正样本过少;
2、还没有懂最后是怎么给区域打分的,所以没有NMS,待续;   3、对选择的区域是直接进行缩放的;
4、由于数据集合论文采用不一样,但是微调和训练SVM时采用的IOU阈值一样,有待调参。

参考

1、论文参考:
https://www.computer.org/csdl/proceedings/cvpr/2014/5118/00/5118a580-abs.html
2、代码参考:
http://www.cnblogs.com/edwardbi/p/5647522.html
https://github.com/edwardbi/DeepLearningModels/tree/master/RCNN    
3、博客参考:
http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51218218
http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51218250        

We use cookies. If you continue to browse the site, you agree to the use of cookies. For more information on our use of cookies please see our Privacy Policy.