网站建设服务那家好,北京智能网站建设哪里好,北碚区网络营销推广公司,西安小程序制作当训练结束后#xff0c;faster rcnn的模型保存在在py-faster-rcnn/output目录下#xff0c;这时就可以用已有的模型对新的数据进行测试。 下面简要说一下测试流程。 测试的主要代码是./tools/test_net.py#xff0c;并且使用到了fast_rcnn中test.py。
主要流程就是…当训练结束后faster rcnn的模型保存在在py-faster-rcnn/output目录下这时就可以用已有的模型对新的数据进行测试。 下面简要说一下测试流程。 测试的主要代码是./tools/test_net.py并且使用到了fast_rcnn中test.py。
主要流程就是
1. 读取imdb主要就是测试数据的位置等信息。
2. 然后循环读取图片进行网络的前向传播获取roisrpn提取的boxcls_prob(fast rcnn预测的分数)bbox_predfast rcnn预测地偏移。
使用它们进行最后的box的生成。
3. 使用nms去重
4. 按照分数大小排序获取一定量的proposals. 整个测试网络文件位于./models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt
网络结构如下
