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Awesome GitHub RepositoriesROI Pooling
Standard spatial standardization that extracts fixed-size feature maps from variable-sized regions of interest.
Distinct from Deformable ROI Pooling: Covers standard ROI pooling, whereas the candidate specifically covers the deformable variant.
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- chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch
chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch
4,034Voir sur GitHubCe projet est une implémentation PyTorch de l'architecture Faster R-CNN pour la détection d'objets. Il fournit un framework pour identifier plusieurs classes d'objets et leurs boîtes englobantes (bounding boxes) correspondantes dans des images à l'aide d'un système d'apprentissage profond. L'implémentation inclut un pipeline d'entraînement pour optimiser les modèles sur des jeux de données personnalisés et un utilitaire pour convertir des poids pré-entraînés depuis des formats externes vers une structure compatible pour l'initialisation du modèle. Le système couvre un pipeline de détection en deux étapes comprenant un réseau de proposition de régions et une couche de pooling ROI. Il intègre des fonctions de perte multi-tâches et une régression de boîte englobante basée sur des ancres pour affiner les emplacements des objets. Le projet inclut des outils pour la visualisation en temps réel de la perte d'entraînement et de la précision des prédictions afin de surveiller les performances du modèle.
Implements an ROI pooling layer to provide consistent feature map sizes for the classification head.
Jupyter Notebookcupyfaster-rcnnobject-detection
