Python深度学习Tensorflow目标检测实战

文章结构概览

• RPN 整体代码

  • RPN 具体实现过程

    • 数据标注

      • 读取标注数据
      • 将目标框尺寸统一至固定大小
      • 借助预训练模型提取 feature_shape
      • 构建 RPN 网络结构
      • 制作 RPN 的分类与回归数据集
        • 提取所有锚点信息
          • 计算锚点与目标框之间的交并比

    • 设定 RPN 损失函数及训练流程

  • 参考文献

本部分所完成的是一个两阶段的目标检测流程，其核心架构包含RPN模块与ROI模块两个组成部分。其中，ROI模块仅负责图像分类任务，而RPN模块的实现相对复杂，因此当前阶段仅对RPN模块进行具体实现。

RPN整体代码实现

    import xml.etree.ElementTree as ET
    import os
    import pandas as pd
    import tensorflow as tf
    import numpy as np