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R-CNN matlab 代码: Regions with Convolutional Neural Network Features

一般编程问题

下载此实例
  • 开发语言:Others
  • 实例大小:0.33M
  • 下载次数:1
  • 浏览次数:48
  • 发布时间:2023-06-30
  • 实例类别:一般编程问题
  • 发 布 人:js2021
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2
 

实例介绍

【实例简介】
R-CNN, matlab 代码: Regions with Convolutional Neural Network Features,卷积神经网络,此代码容易看懂,实现,适合学习 改进!
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── rcnn-master
    ├── bbox_regression
    │   ├── rcnn_predict_bbox_regressor.m
    │   ├── rcnn_test_bbox_regressor.m
    │   ├── rcnn_train_bbox_regressor.m
    │   └── vis_debug_bbox_pred.m
    ├── bin
    │   └── README.md
    ├── cachedir
    │   └── README.md
    ├── data
    │   ├── fetch_models.sh
    │   ├── fetch_selective_search_data.sh
    │   ├── README-ilsvrc2013.md
    │   ├── README.md
    │   └── splits
    │       └── ilsvrc13
    │           ├── val1.txt.tgz
    │           └── val2.txt.tgz
    ├── datasets
    │   ├── VOCdevkit2007
    │   ├── VOCdevkit2010
    │   └── VOCdevkit2012
    ├── examples
    │   ├── images
    │   │   ├── 000084.jpg
    │   │   └── fish-bike.jpg
    │   ├── rcnn_demo.m
    │   └── rcnn_detect.m
    ├── experiments
    │   ├── configs.m
    │   ├── rcnn_exp_bbox_reg_train_and_test.m
    │   ├── rcnn_exp_cache_features.m
    │   ├── rcnn_exp_train_and_test.m
    │   └── rcnn_run_pool5_explorer.m
    ├── external
    │   ├── liblinear-1.94
    │   │   ├── blas
    │   │   │   ├── blas.h
    │   │   │   ├── blasp.h
    │   │   │   ├── daxpy.c
    │   │   │   ├── ddot.c
    │   │   │   ├── dnrm2.c
    │   │   │   ├── dscal.c
    │   │   │   └── Makefile
    │   │   ├── COPYRIGHT
    │   │   ├── heart_scale
    │   │   ├── linear.cpp
    │   │   ├── linear.def
    │   │   ├── linear.h
    │   │   ├── Makefile
    │   │   ├── Makefile.win
    │   │   ├── matlab
    │   │   │   ├── libsvmread.c
    │   │   │   ├── libsvmwrite.c
    │   │   │   ├── linear_model_matlab.c
    │   │   │   ├── linear_model_matlab.h
    │   │   │   ├── Makefile
    │   │   │   ├── make.m
    │   │   │   ├── predict.c
    │   │   │   ├── README
    │   │   │   └── train.c
    │   │   ├── predict.c
    │   │   ├── python
    │   │   │   ├── liblinear.py
    │   │   │   ├── liblinearutil.py
    │   │   │   ├── Makefile
    │   │   │   └── README
    │   │   ├── README
    │   │   ├── train.c
    │   │   ├── tron.cpp
    │   │   └── tron.h
    │   └── README.txt
    ├── feat_cache
    │   └── README.md
    ├── finetuning
    │   ├── rcnn_make_window_file.m
    │   ├── voc_2007_prototxt
    │   │   ├── pascal_finetune_solver.prototxt
    │   │   ├── pascal_finetune_train.prototxt
    │   │   └── pascal_finetune_val.prototxt
    │   └── voc_2012_prototxt
    │       ├── pascal_finetune_solver.prototxt
    │       ├── pascal_finetune_train.prototxt
    │       └── pascal_finetune_val.prototxt
    ├── imdb
    │   ├── cache
    │   │   └── README.md
    │   ├── get_voc_opts.m
    │   ├── imdb_eval_voc.m
    │   ├── imdb_from_voc.m
    │   └── roidb_from_voc.m
    ├── LICENSE
    ├── model-defs
    │   ├── pascal_finetune_deploy.prototxt
    │   ├── rcnn_batch_256_output_fc7.prototxt
    │   └── rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt
    ├── nms
    │   └── nms.m
    ├── rcnn_build.m
    ├── rcnn_cache_pool5_features.m
    ├── rcnn_config_local.example.m
    ├── rcnn_config.m
    ├── rcnn_create_model.m
    ├── rcnn_extract_regions.m
    ├── rcnn_features.m
    ├── rcnn_feature_stats.m
    ├── rcnn_im_crop.m
    ├── rcnn_load_cached_pool5_features.m
    ├── rcnn_load_model.m
    ├── rcnn_pool5_to_fcX.m
    ├── rcnn_scale_features.m
    ├── rcnn_test.m
    ├── rcnn_train.m
    ├── README.md
    ├── selective_search
    │   ├── fetch_selective_search.sh
    │   ├── op_selective_search_boxes.m
    │   ├── selective_search_boxes_batch.m
    │   └── selective_search_boxes.m
    ├── startup.m
    ├── utils
    │   ├── boxoverlap.m
    │   ├── cmp_feat_caches.m
    │   ├── create_folds.m
    │   ├── fc8_model.m
    │   ├── grid_search.m
    │   ├── link_train_val.m
    │   ├── mkdir_if_missing.m
    │   ├── procid.m
    │   ├── rcnn_test_softmax.m
    │   ├── receptive_field_sizes.m
    │   ├── report.m
    │   ├── seed_rand.m
    │   ├── selective_search_split_trainval.m
    │   ├── test_2010_from_2012.m
    │   ├── tic_toc_print.m
    │   ├── verify_caffe_crops.m
    │   ├── x10VOCevaldet.m
    │   ├── xVOCap.m
    │   ├── xVOChash_init.m
    │   └── xVOChash_lookup.m
    └── vis
        ├── fig_training_samples.m
        ├── pool5-explorer
        │   ├── pool5_explorer_build_index.m
        │   └── pool5_explorer.m
        ├── showboxesc.m
        ├── showboxes.m
        └── vis_crops.m

28 directories, 122 files

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