faster rcnn tensorflow中的keep aspect ratio参数应该是什么？

在Faster R-CNN中，"keep aspect ratio"参数用于控制在进行目标检测时是否保持目标的宽高比。它是一个布尔值参数，当设置为True时，表示保持目标的宽高比，当设置为False时，表示不保持目标的宽高比。

在目标检测任务中，保持目标的宽高比可以更好地捕捉目标的形状和特征，从而提高检测的准确性。当目标的宽高比不固定时，如果不进行调整，可能会导致目标形变或者失真，影响检测结果。

在TensorFlow中，可以通过设置Faster R-CNN模型的配置文件或相关参数来控制"keep aspect ratio"参数。具体的配置方法和参数名称可能会因不同的实现版本而有所差异，建议参考相关的文档或代码示例进行设置。

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www.zhihu.com/people/milestone-94/activities SIGAI特约作者 mileistone 研究方向：计算机视觉 1、为什么需要anchor机制 anchor机制由Faster-RCNN...Faster-RCNN中使用anchor机制的motivation如下： In contrast to prevalent methods [8], [9], [1], [2] that use pyramids...即anchor机制要解决的问题是scale和aspect ratio变化范围大，之前的解决方法是pyramids of images或者pyramids of filters。...图1.2 两个gt boxbox落到同一个cell 虽然作者解释anchor机制是为了解决scale和aspect ratio变化范围大的问题，但anchor机制还顺便解决了另外一个重要的问题——gt（...比如DenseBox，MTCNN使用的是pyramids of images机制；而FCOS、FoveaBox使用的是pyramids of features机制；Faster-RCNN、Yolov2使用的是

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Faster R-CNN

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Caffe2 - (二十) Detectron 之 config.py 文件参数

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深度学习-Faster RCNN论文笔记

3 Faster RCNN训练 Faster R-CNN的训练，是在已经训练好的model（如VGG_CNN_M_1024，VGG，ZF）的基础上继续进行训练。...下面是一张训练过程流程图，应该更加清晰： image.png image.png 4 Faster RCNN 代码阅读 pytorch代码：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch..., anchor 2. model/faster_rcnn.py 这个脚本定义了Faster RCNN 的基本类FasterRCNN。...__init__() self.faster_rcnn = faster_rcnn # 下面2 个参数是在_faster_rcnn_loc_loss 调用用来计算位置损失函数用到的超参数...还需要注意的一点是例如ROI 回归输出的是128 × 84, 然而真实位置参数是128 × 4 和真实标签128 × 1, 我们需要利用真实标签将回归输出索引为128 × 4, 然后在计算过程中只计算前景类的回归损失

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专栏 | 从论文到测试：Facebook Detectron开源项目初探

机器之心专栏作者：陈惠婵从 RCNN 到 Faster RCNN，再到最近的 FPN 和获得 ICCV Best Paper 的 Mask RCNN，深度学习在物体检测中以绝对优势从众多机器学习算法中脱引而出...并且对 Detectron 进行初次测试，我们会在随后的博客中更新我们自己测试得到的 Detectron 训练模型和速度标准。...Fast RCNN、Faster RCNN、RFCN、FPN、RetinaNet Detectron 实现了物体检测的标准模型，并且添加了 Feature Pyramid Network 和 RetinaNet...ResNext 使用 depthwise convolution 的技术大大降低了参数，并且保证了分类结果。 ?...Mask RCNN Mask RCNN 通过改进 Faster RCNN 可以实现 7 FPS 的 instance segmentation 和关键点检测，并且超过当时的所有方法。

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论文实践学习 - Faster R-CNN 测试

源码 git clone git@github.com:rbgirshick/caffe-fast-rcnn.git # 对应版本的 caffe 编译 Cython 模块 cd $Faster_RCNN_ROOT...： cd $Faster_RCNN_ROOT/caffe-fast-rcnn make all -j8 make pycaffe 下载提供的 Faster R-CNN 检测模型 # 作者提供的的地址貌似下载不了了...，有需要的可联系将下载的 faster_rcnn_models 解压，放置路径为 $Faster_RCNN_ROOT/data/faster_rcnn_models/. 1.1 Faster R-CNN...使用 cudnn6.0 Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新，导致新版的 cudnn 不能使用，Makefile.config 添加 cudnn:=1 时，编译无法通过...对此，作以下修改：将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件： cp caffe/inlude/caffe/layers/cudnn

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SSD: Single Shot MultiBox Detector 深度学习笔记之SSD物体检测模型

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【目标检测】MMDetection的安装与基础使用

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