cvpr'14 BING objectness

Posted zherlock

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了cvpr'14 BING objectness相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考代码

https://github.com/torrvision/Objectness

调试到能运行,花了不少时间,中间读数据集报错这些都能出现的,可怕。

编译成功后,直接运行bing_linux,得到输出

 

Dataset:`/home/zherlock/Dataset/CV/VOC2007/‘ with 2501 training and 4952 testing
WinRecall.m Base = 2, W = 8, NSS = 2, perSz = 130

 
Learning stage I takes 5.27422 seconds...
Learning stage II takes 113.173 seconds...
Start predicting
Average time for predicting an image (MAXBGR) is 0.0426362s
1:0.249,0.304    10:0.478,0.448    100:0.795,0.607    1000:0.96,0.669    2000:0.97,0.673    3000:0.97,0.673    4000:0.97,0.673    5000:0.97,0.673

 

objectness的原文,我是没有通读过的,大概也是一个训练模型的思想,好像是两级的SVM。

emmmmmmmmmmmmm

接下来,

 

以上是关于cvpr'14 BING objectness的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

CVPR2019目标检测方法进展综述

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requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='cn.bing.com', port=443)报错解决方案

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