tf-Faster-RCNN

此处提供了tf-Faster-RCNN Faster R-CNN的Python 3 / TensorFlow实现，包括灰度处理代码。这个端到端的TensorFlow应用程序基于深度模型，可在Python 3.5+和TensorFlow v1.0环境中运行。推荐在Ubuntu 16及以上版本上使用，但其他Linux发行版的兼容性尚未测试。

MATLABcode中size的含义Faster-Rcnn-cplus，基于Visual Studio 2013在Windows平台上的更高效rcnn cplus。该项目允许您使用Python模型进行测试，需要VC编译器来构建。Visual Studio 2013社区版适用于此项目。如果您希望使用fast-rcnn，需将其他文件添加到libcaffe项目中，所有头文件添加到/ include / caffe /，所有源文件和cu文件添加到/ src / caffe /。这些项目需要重新构建；具体请参阅：结果与Matlab版本略有不同，并且执行时间较长。在我的电脑（GTX760 GPU）上，处理大小为（375 * 500 * 3）的图像需时246ms。mean_images是从Matlab模型转换而来。您可以使用命令imwrite（uint8（proposal_detection_model.image_means），'mean_ima

本项目提供了一个 Python 代码示例，展示了如何使用 TF-IDF 模型计算文本内容的相似度。该算法可用于多种应用场景，例如简单的论文查重等。代码基于他人项目进行修改和优化，仅供学习和参考。

ANDAS is a Java-based web application that provides a convenient way for users to process and analyze their datasets, particularly through sorting and data mining techniques. In this system, tf-idf (term frequency-inverse document frequency) is a crucial algorithm used to measure the importance of specific words in documents. The development language of ANDAS, Java, is renowned for its cross-platform capability and robust library support. Its strong typing ensures code stability and security, enabling ANDAS to deliver reliable services. JavaServer Faces (JSF) in the Java EE ecosystem provides UI component framework for building dynamic, interactive web applications in a declarative manner, enhancing ANDAS's user interface for intuitive data handling and display. XML (eXtensible Markup Language) is employed in ANDAS for data exchange and storage, organizing data in a structured format that facilitates parsing and sharing from diverse sources. JBoss, an open-source Java EE application server, chosen for its stability and scalability, supports ANDAS for web application runtime. Enterprise JavaBeans (EJB), integral to Java EE, empowers ANDAS with services like transaction management, security, and persistence, handling complex data operations and concurrency issues. H2, a lightweight relational database management system, likely used as backend storage in ANDAS, ensures efficient performance and easy integration for small-scale web applications. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) facilitates interactive web app features in ANDAS, enabling asynchronous data loading and user interaction enhancements such as real-time feedback during data filtering or sorting. ANDAS integrates Java, JSF, XML, JBoss, EJB, H2, and AJAX technologies to efficiently and stably handle user datasets, utilizing algorithms like tf-idf to reveal data insights.

使用syms工具箱进行方程操作和替换，然后利用此M文件将结果转换为传递函数形式。输入为含有syms变量s或z的符号方程，输出为对应的传递函数形式。适用于执行自定义的双线性变换。

免责声明：本存储库提供了官方的Faster R-CNN代码（使用MATLAB编写）。如果您的目标是复现NIPS 2015论文中的结果，请使用此代码。该存储库还包含了对MATLAB代码的Python重新实现，基于某些分支构建，二者之间有细微差别。特别是，Python实现的测试速度比MATLAB实现慢约10%，因为某些操作在CPU上的Python层执行（例如，220ms/图像，而VGG16为200ms/图像）。这种差异导致与MATLAB版本相比，mAP表现不完全相同，但仍然较为接近。使用MATLAB代码训练的模型与此Python实现可能不兼容。此Python实现源自Sean Bell（康奈尔大学）在MSR实习期间所写的内容。有关更详细的说明，请联系官方支持。Faster R-CNN首次在《实时目标检测：通过区域提议网络实现》中被介绍，并在NIPS 2015上发布。

详细介绍如何在 VS2013 环境下，利用 Cuda7.5 和 OpenCV2.4.9，重新编译 Faster R-CNN 的 Caffe 库。