更快的RCNN边界框坐标
我使用更快的RCNN训练了一个模型，此模型用于跟踪条带。 here is the output of my model 我用来获得此输出的python代码如下： import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from object_detection.utils import label_map_util from o
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为什么ssd和yolo没有roi池层?
我们知道对象检测框架(如 faster-rcnn 和 mask-rcnn )具有 roi池层或 roi align层.但是，为什么ssd和yolo框架没有这样的层呢? 解决方案 首先，我们应该了解 roi池的目的:从提案区域中获取固定大小的要素表示在功能图上.由于建议的区域可能具有各种大小，因此，如果我们直接使用区域中的特征，它们的形状将有所不同，因此无法馈入完全连接的层进行预测.(我们已
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如何使用python将pydicom文件(图像)分成两半?
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更快地训练图像大小-RCNN
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py:445:用户警告:Matplotlib当前正在使用agg，它是非GUI后端，因此无法显示该图. ％get_backend())
我正在尝试运行Github中的物质端口提供的Mask-RCNN存储库. https://github.com/matterport/Mask_RCNN .当我在anaconda中运行演示时，显示为"C:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\figure.py:445: UserWarning: Matplotlib is currently using ag
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