fastrcnn论文原文(fast rcnn论文)
1. fastrcnn论文原文
简单的说，你需要把py-faster-rcnn下的caffe-fast-rcnn迁移到Win下重新编译，主要是为了编译pycaffe，开启WITH_PYTHON_LAYER，还要在Win下把lib目录下的python代码重新编译以上两项我都用的是CPU编译这样就可以运行Tools下的Demo.py了，参数--cpu。模型文件我用linux下训练好的。
2. fast rcnn论文
创始人是曹旭东，
毕业于清华大学，曾先后任职于微软亚洲研究院和商汤科技，有近百人研发团队管理经验、产品落地经验，对无人驾驶环境感知，高精地图，驾驶决策有长时间研究。
研发总监任少卿，是中国科技大学与微软亚洲研究院联合培养博士，提出适用于物体检测的高效框架Faster RCNN和图像识别算法ResNet，后者相关论文于2016年获得计算机视觉领域顶级会议CVPR 的Best Paper Award。
3. fasterrcnn论文
还比较初级，但是不得不说，很强大，用一个赛扬的J4105的板子，用OpenVINO跑个VGG16的faster-rcnn模型，几百个class，识别速度1500ms+，这块板才几百块。 大大降低部署成本啊。
4. faster rcnn论文原文
Jay TsengFaster-R-CNN编译使用及相应问题解决1.首先opencv是需要安装的，我用的ubuntu14.04，opencv3.0，具体安装教程可以参考网上很多，不想多提。2.安装几个依赖包：cython，python-opencv和easydict，直接用sudo apt-get安装，网上很多用pip安装，bug比较多。3.从github上clone项目文件，注意：一定要在clone时加入--recursive参数，不然会很麻烦，也不要直接下载：git clone --recursive
https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
4.Cython模块的编译cd py-faster-rcnn/libmake5.编译caffe-fast-rcnncdcd caffe-fast-rcnn修改这个目录下的Makefile.config（如果没有这个文件，就直接cp Makefile.config.example Makefile.config）将CPU_ONLY ：= 1开关和WITH_PYTHON_LAYER开关打开：然后在该目录下执行：make –j8 && make pycaffe注意：之前因为我没有在这个目录下面执行make pycaffe，因此在执行第6步报了如下错误：ImportError: /home/prlab/py-faster-rcnn/tools//caffe-fast-rcnn/python/caffe///build/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3: undefined symbol: _ZN5caffe20curandGetErrorStringE12curandStatus所以提醒大家少走坑。6.运行demo.py在环境一切就绪的情况下，将faster的模型下载下来：在py-faster-rcnn/data/scripts 目录下，执行。/fetch_faster_rcnn_models.sh 将数据下载，可能需要一定时间，慢慢等吧——下载完成之后在py-faster-rcnn/tools目录下运行：./demo.py5. fasterrcnn原理
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势（不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越）。
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