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

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 s

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）

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。