如何将cnn模型放到服务器上运行
2017-09-25
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一、模型加载
用已经训练好的模型来检测,rcnn_model_file指模型路径。
二、候选区域提取(Region proposals)
本论文采用selective search[3]方法生成候选区域,代码作者以给出,rcnn代码中的selective_search_boxes.m是根据selective search源代码中的demo.m修改的,参数im是矩阵图,不是图片路径,最后输出格式为N * 4的矩阵,N表示region proposals 的个数,每行表示一个region proposal对角线坐标。
三、特征提取(Feature extraction)
使用rcnn_features为每一个region proposals提取cnn特征,输出结果为N * 4096,每行表示一个region proposal的特征。
四、分类(classification)
调用下面函数为每一个region proposal计算各类的score,结果为N * C 矩阵,C表示物体类别个数,每行表示一个region proposal对应各个类别的score。
用已经训练好的模型来检测,rcnn_model_file指模型路径。
二、候选区域提取(Region proposals)
本论文采用selective search[3]方法生成候选区域,代码作者以给出,rcnn代码中的selective_search_boxes.m是根据selective search源代码中的demo.m修改的,参数im是矩阵图,不是图片路径,最后输出格式为N * 4的矩阵,N表示region proposals 的个数,每行表示一个region proposal对角线坐标。
三、特征提取(Feature extraction)
使用rcnn_features为每一个region proposals提取cnn特征,输出结果为N * 4096,每行表示一个region proposal的特征。
四、分类(classification)
调用下面函数为每一个region proposal计算各类的score,结果为N * C 矩阵,C表示物体类别个数,每行表示一个region proposal对应各个类别的score。
光派通信
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