faster rcnn的测试
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rois(rpn提取的box),cls_prob(fast rcnn预测的分数),bbox_pred(fast 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:
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