更快的RCNN用于TensorFlow

Question

有没有人为TensorFlow版本实现FRCNN？我找到了一些相关的回购如下:

1. 实现roi池层
2. 基于py-faster-rcnn repo实现快速RCNN

但是对于1:假设roi池层工作(我还没有尝试过),并且需要实现如下内容:

• ROI数据层,例如roidb.
• 线性回归,例如SmoothL1Loss
• 用于端到端训练的ROI池层后处理,其应该将ROI池层的结果转换为用于分类器的CNN.

对于2:em ....,它似乎基于py-faster-rcnn,它基于Caffe准备预处理(例如roidb)并将数据输入Tensorflow来训练模型,看起来很奇怪,所以我可能没试过它.

所以我想知道的是,Tensorflow将来会支持更快的RCNN吗？如果没有,我是否有任何误解上面提到的？或有任何回购或有人支持？

Answer 1

Tensorflow刚刚在这里发布了一个官方的Object Detection API ,可以用于各种超薄型号.

该API包含用于对象检测的各种管道的实现,包括流行的更快的RCNN,以及它们的预训练模型.