基于TensorFlow的Faster_R-CNN源码

基于TensorFlow的Faster R-CNN源码 目录结构 ----data ----experiments ----faster_rcnn ----libs

import torch as t
from .voc_dataset import VOCBboxDataset
from skimage import transform as sktsf
from torchvision import transforms as tvtsf
from . import util
import numpy as np
from utils.config import opt


def inverse_normalize（img）:
    if opt.caffe_pretrain:
        img = img + （np.array（[122.7717 115.9465 102.9801]）.reshape（3 1 1））
        return img[::-1 : :]
    # approximate un-normalize for visualize
    return （img * 0.225 + 0.45）.clip（min=0 max=1） * 255


def pytorch_normalze（img）:
    “““
    https://github.com/pytorch/vision/issues/223
    return appr -1~1 RGB
    “““
    normalize = tvtsf.Normalize（mean=[0.485 0.456 0.406]
                                std=[0.229 0.224 0.225]）
    img = normalize（t.from_numpy（img））
    return img.numpy（）


def caffe_normalize（img）:
    “““
    return appr -125-125 BGR
    “““
    img = img[[2 1 0] : :]  # RGB-BGR
    img = img * 255
    mean = np.array（[122.7717 115.9465 102.9801]）.reshape（3 1 1）
    img = （img - mean）.astype（np.float32 copy=True）
    return img


def preprocess（img min_size=600 max_size=1000）:
    “““Preprocess an image for feature extraction.

    The length of the shorter edge is scaled to :obj:‘self.min_size‘.
    After the scaling if the length of the longer edge is longer than
    :param min_size:
    :obj:‘self.max_size‘ the image is scaled to fit the longer edge
    to :obj:‘self.max_size‘.

    After resizing the image the image is subtracted by a mean image value
    :obj:‘self.mean‘.

    Args:
        img （~numpy.ndarray）: An image. This is in CHW and RGB format.
            The range of its value is :math:‘[0 255]‘.
         （~numpy.ndarray）: An image. This is in CHW and RGB format.
            The range of its value is :math:‘[0 255]‘.

    Returns:
        ~numpy.ndarray:
        A preprocessed image.

    “““
    C H W = img.shape
    scale1 = min_size / min（H W）
    scale2 = max_size / max（H W）
    scale = min（scale1 scale2）
    img = img / 255.
    img = sktsf.resize（img （C H * scale W * scale） mode=‘reflect‘）
    # both the longer and shorter should be less than
    # max_size and min_size
    if opt.caffe_pretrain:
        normalize = caffe_normalize
    else:
        normalize = pytorch_normalze
    return normalize（img）


class Transform（object）:

    def __init__（self min_size=600 max_size=1000）:
        self.min_size = min_size
        self.max_size = max_size

    def __call__（self in_data）:
        img bbox label = in_data
        _ H W = img.shape
        img = preprocess（img self.min_size self.max_size）
        _ o_H o_W = img.shape
        scale = o_H / H
        bbox = util.resize_bbox（bbox （H W） （o_H o_W））

        # horizontally flip
        img params = util.random_flip（
            img x_random=True return_param=True）
        bbox = util.flip_bbox（
            bbox （o_H o_W） x_flip=params[‘x_flip‘]）

        return img bbox label scale


class Dataset:
    def __init__（self opt）:
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\
     文件      202434  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\Small_Test.ipynb
     文件       20001  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\Train.ipynb
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\data\
     文件           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\data\__init__.py
     文件        3998  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\data\dataset.py
     文件        9720  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\data\util.py
     文件        5592  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\data\voc_dataset.py
     文件      123072  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\demo.jpg
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\
     文件           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\__init__.py
     文件        8055  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\faster_rcnn.py
     文件       13588  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\roi_module.py
     文件        5899  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\rpn.py
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\
     文件           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\__init__.py
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\__pycache__\
     文件         152  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\__pycache__\__init__.cpython-36.pyc
     文件        6481  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\__pycache__\bbox_tools.cpython-36.pyc
     文件        4698  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\__pycache__\roi_sample.cpython-36.pyc
     文件        4569  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\__pycache__\rpn_gt_loc_label.cpython-36.pyc
     文件        6516  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\bbox_tools.py
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\
     文件          75  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\__init__.py
     目录           0  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\__pycache__\
     文件         250  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\__pycache__\__init__.cpython-36.pyc
     文件        6361  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\__pycache__\non_maximum_suppression.cpython-36.pyc
     文件      303174  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\_nms_gpu_post.c
     文件      175576  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\_nms_gpu_post.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
     文件         970  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\_nms_gpu_post.pyx
     文件         720  2018-01-24 07:26  Faster-RCNN-Pytorch-master\model\utils\nms\_nms_gpu_post_py.py
............此处省略31个文件信息