Schneller RCNN für TensorFlow

Hat jemand implementieren, die FRCNN für TensorFlow version?
Ich fand einige Verwandte repos wie folgt:

  1. Implementieren roi-pool-Ebene
  2. Umsetzung schnell RCNN basierend auf py-schneller-rcnn-repo

aber für 1: übernehmen der roi-pooling Schicht arbeitet (ich habe nicht versucht), und es gibt so etwas umgesetzt werden müssen, wie folgt:

  • ROI-Daten-layer zB roidb.
  • Linearen Regression z.B. SmoothL1Loss
  • ROI pool-Ebene, post-processing für end-to-end-training, das sollte konvertieren Sie die ROI-pooling-Schicht die Ergebnisse fließen in CNN für Klassifizierer.

2: em...., es scheint, basierend auf py-schneller-rcnn, die basierend auf Caffe vorbereitete pre-processing (z.B. roidb) und die feed-Daten in Tensorflow um das Modell zu trainieren, es scheint seltsam, so kann ich es nicht ausprobiert.

Also, was ich wissen will ist,Tensorflow Unterstützung Schneller RCNN in die Zukunft?. Wenn nicht, habe ich falsch verstanden, das oben erwähnt? oder ein repo-oder jemand unterstützen?

Kommentar zu dem Problem - Öffnen
SmoothL1Loss sollte relativ leicht zu implementieren unter Verwendung der tatsächlichen tf für ROI-pooling-keine Ahnung... Kommentarautor: jean
Ich arbeite an einem ähnlichen Ziel deiner Frage. Ich fand, dass es schwer zu vertreten, dynamische bboxes tensor. Dass vielleicht auch der Grund, warum die Methode 2, die Sie erwähnt verwenden, caffe, pre-Prozess-Daten. Ich versuche herauszufinden, ob es einen anderen Weg, um zu erreichen, dass in TensorFlow. Kommentarautor: Da Tong
Wie etwa Umsetzung? Kommentarautor: Shai

InformationsquelleAutor der Frage RyanLiu | 2016-07-13

  1. 10

    Tensorflow hat soeben eine offizielle Object Detection API hier, die verwendet werden können, zum Beispiel mit den verschiedenen slim Modelle.

    Diese API enthält die Implementierung der verschiedenen Rohrleitungen für die Objekt-Erkennung, einschließlich der populären Schneller RCNN, mit Ihren vortrainierte Modelle.

    InformationsquelleAutor der Antwort gdelab

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