【图像识别】用Yolo做火焰目标检测

faster rcnn 和 rfcn 的最大不同点在于rfcn采用了PsROI Pooling 保留了局部区域的位置敏感性。 输入batch_size N 的批次训练图像。 假设我们通过 RPN 层网络获取了 M 个 rois, 每个 ro

mmdetection生成测试集的测试结果并保存在.json 原代码测试验证时没有输出检测结果的文件，只能自己手动改一个了。本来想自己写一个后来发现原来有，方法如下： 在mmdet/apis/test

粗读一遍，主要捡了一些我觉得比较重要的。后续会看看大佬写的，然后重新读下论文，再补充。 1.摘要 通过对预测框的坐标（关键点）进行模拟，训练得到的模型。是一

PointRend Architecture 之一 Mask R-CNN Backbone：（ResNet50FPN） GeneralizedRCNN((backbone): FPN((fpn_la