Fast RCNN

Object detection using Fast RCNN on the 17flowers dataset.

博客

算法原理及思路请参考本人博客：https://www.cnblogs.com/Haitangr/p/17709548.html

数据集

17flowers据集, 官网下载地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/

文件说明

data 数据目录，data/source用于存放原始数据，data/ss用于存放选择性搜索生成数据
doc 文档目录，用于存放参考论文
Predict.py 预测代码，用于最终的目标检测
requirements.txt 环境依赖
SelectiveSearch.py 项目的选择性搜索实现
SelectiveSearchCode.py 选择性搜索源码
Train.py 各阶段模型训练代码
Utils.py 用于IoU计算、数据集加载、模型定义、图像绘制等功能的实现

程序运行流程

(1) 运行SelectiveSearch.py, 根据2flowers数据和标注在data/ss目录下生成推荐区域信息
(2) 运行Train.py，程序会在ss数据集上进行分类和回归多任务模型训练，并生成./model/路径保存模型
(3) 运行Predict.py，对数据集进行预测，生成./predict/目录保存预测结果