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(目标检测算法)faster-rcnn-master

 Fast-Rcnn是一个two-steps目标检测算法，与之对应的是one-step YOLO算法。Fast-Rcnn主要是解决R-Cnn存在的问题：1、训练分多步，2、时间内存消耗大，3、测试速度慢。

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├── (图像检测1)Py-faster-rcnn-master目录解析.zip
└── faster_rcnn-master
    ├── LICENSE
    ├── README.md
    ├── experiments
    │   ├── Dataset
    │   │   ├── private
    │   │   │   ├── voc0712_devkit.m
    │   │   │   ├── voc2007_devkit.m
    │   │   │   └── voc2012_devkit.m
    │   │   ├── voc0712_trainval.m
    │   │   ├── voc0712_trainval_ss.m
    │   │   ├── voc0712plus_trainval.m
    │   │   ├── voc0712plus_trainval_ss.m
    │   │   ├── voc2007_test.m
    │   │   ├── voc2007_test_ss.m
    │   │   ├── voc2007_trainval.m
    │   │   ├── voc2007_trainval_ss.m
    │   │   ├── voc2012_test.m
    │   │   └── voc2012_trainval.m
    │   ├── Faster_RCNN_Train
    │   │   ├── do_fast_rcnn_test.m
    │   │   ├── do_fast_rcnn_train.m
    │   │   ├── do_proposal_test.m
    │   │   ├── do_proposal_train.m
    │   │   ├── gather_rpn_fast_rcnn_models.m
    │   │   └── set_cache_folder.m
    │   ├── Model
    │   │   ├── VGG16_for_Fast_RCNN_VOC0712.m
    │   │   ├── VGG16_for_Fast_RCNN_VOC2007.m
    │   │   ├── VGG16_for_Faster_RCNN_VOC0712.m
    │   │   ├── VGG16_for_Faster_RCNN_VOC0712plus.m
    │   │   ├── VGG16_for_Faster_RCNN_VOC2007.m
    │   │   ├── VGG16_for_Faster_RCNN_VOC2012.m
    │   │   ├── ZF_for_Fast_RCNN_VOC0712.m
    │   │   ├── ZF_for_Fast_RCNN_VOC2007.m
    │   │   ├── ZF_for_Faster_RCNN_VOC0712.m
    │   │   └── ZF_for_Faster_RCNN_VOC2007.m
    │   ├── script_fast_rcnn_VOC0712_VGG16.m
    │   ├── script_fast_rcnn_VOC0712_ZF.m
    │   ├── script_fast_rcnn_VOC2007_VGG16.m
    │   ├── script_fast_rcnn_VOC2007_ZF.m
    │   ├── script_faster_rcnn_VOC0712_VGG16.m
    │   ├── script_faster_rcnn_VOC0712_ZF.m
    │   ├── script_faster_rcnn_VOC0712plus_VGG16.m
    │   ├── script_faster_rcnn_VOC2007_VGG16.m
    │   ├── script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m
    │   ├── script_faster_rcnn_VOC2012_VGG16.m
    │   └── script_faster_rcnn_demo.m
    ├── external
    │   └── caffe
    ├── faster_rcnn_build.m
    ├── fetch_data
    │   ├── fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m
    │   ├── fetch_faster_rcnn_final_model.m
    │   ├── fetch_model_VGG16.m
    │   └── fetch_model_ZF.m
    ├── functions
    │   ├── fast_rcnn
    │   │   ├── fast_rcnn_bbox_transform.m
    │   │   ├── fast_rcnn_bbox_transform_inv.m
    │   │   ├── fast_rcnn_config.m
    │   │   ├── fast_rcnn_conv_feat_detect.m
    │   │   ├── fast_rcnn_generate_sliding_windows.m
    │   │   ├── fast_rcnn_get_minibatch.m
    │   │   ├── fast_rcnn_im_detect.m
    │   │   ├── fast_rcnn_map_im_rois_to_feat_rois.m
    │   │   ├── fast_rcnn_prepare_image_roidb.m
    │   │   ├── fast_rcnn_test.m
    │   │   └── fast_rcnn_train.m
    │   ├── nms
    │   │   ├── nms.m
    │   │   ├── nms_gpu_mex.cu
    │   │   ├── nms_mex.cpp
    │   │   ├── nms_multiclass.m
    │   │   ├── nms_multiclass_mex.cpp
    │   │   └── nvmex.m
    │   └── rpn
    │       ├── proposal_calc_output_size.m
    │       ├── proposal_config.m
    │       ├── proposal_generate_anchors.m
    │       ├── proposal_generate_minibatch.m
    │       ├── proposal_im_detect.m
    │       ├── proposal_locate_anchors.m
    │       ├── proposal_prepare_image_roidb.m
    │       ├── proposal_test.m
    │       ├── proposal_train.m
    │       └── proposal_visual_debug.m
    ├── imdb
    │   ├── get_voc_opts.m
    │   ├── imdb_eval_voc.m
    │   ├── imdb_from_voc.m
    │   ├── roidb_from_proposal.m
    │   └── roidb_from_voc.m
    ├── startup.m
    └── utils
        ├── RectLTRB2LTWH.m
        ├── RectLTWH2LTRB.m
        ├── active_caffe_mex.m
        ├── auto_select_gpu.m
        ├── boxoverlap.m
        ├── im_list_to_blob.m
        ├── mkdir_if_missing.m
        ├── parse_rst.m
        ├── prep_im_for_blob.m
        ├── prep_im_for_blob_size.m
        ├── procid.m
        ├── seed_rand.m
        ├── showboxes.m
        ├── subsample_images.m
        ├── subsample_images_per_class.m
        ├── symbolic_link.m
        ├── tic_toc_print.m
        ├── vis_label.m
        ├── xVOCap.m
        ├── xVOChash_init.m
        └── xVOChash_lookup.m

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