RCNN más rápido para TensorFlow

detection caffe

Question

¿Alguien ha implementado el FRCNN para la versión TensorFlow? Encontré algunos repos relacionados como sigue:

1. Implementar roi pool layer
2. Implementar RCNN rápido basado en el repositorio py-faster-rcnn

pero para 1: supongamos que la capa de roi pooling funciona (no lo he intentado), y hay algo que se debe implementar de la siguiente manera:

• ROI capa de datos, por ejemplo, roidb .
• Regresión lineal, por ejemplo, SmoothL1Loss
• El procesamiento posterior de la capa de pool de ROI para el entrenamiento de extremo a extremo que debe convertir los resultados de la capa de ROI para alimentar a CNN para el clasificador.

Para 2: em ...., parece basarse en py-faster-rcnn que basado en Caffe para preprocesar preparado (ej. Roidb) y datos de alimentación en Tensorflow para entrenar el modelo, parece extraño, así que puede que no lo intente eso.

Entonces, lo que quiero saber es si Tensorflow será compatible con Faster RCNN en el futuro . Si no, ¿tengo algún error de comprensión que mencioné anteriormente? o tiene algún repositorio o alguien que apoye eso?

Answer 1

Tensorflow acaba de lanzar una API de detección de objetos oficial here , que se puede utilizar, por ejemplo, con sus diversos models delgados.

Esta API contiene la implementación de varias tuberías para la detección de objetos, incluido el popular más rápido RCNN, con sus modelos pre-entrenados también.