一、介绍
本demo由Faster R-CNN官方提供，我只是在官方的代码上增加了注释，一方面方便我自己学习，另一方面贴出来和大家一起交流。
该文件中的函数和类的主要目的是定义Faster R-CNN中基于VGG16的网络结构。
Faster R-CNN源码阅读之三：Faster R-CNN/lib/networks/VGGnet_test.py
Faster R-CNN源码阅读之二：Faster R-CNN/lib/networks/factory.py
一、介绍
本demo由Faster R-CNN官方提供，我只是在官方的代码上增加了注释，一方面方便我自己学习，另一方面贴出来和大家一起交流。
该文件中的函数的主要目的是根据所传入的参数选择特定的test网络结构或者train网络结构。
Faster R-CNN源码阅读之一：Faster R-CNN/lib/networks/network.py
一、介绍
本demo由Faster R-CNN官方提供，我只是在官方的代码上增加了注释，一方面方便我自己学习，另一方面贴出来和大家一起交流。
该文件中的函数和类的主要目的是产生一个基类，并在类中封装好需要的方法，以后生成网络时可以直接调用已经封装好的方法。
Faster R-CNN源码阅读之零：写在前面
写在前面
最近在补Faster R-CNN的相关知识，在阅读Faster R-CNN的代码（TensorFlow实现）。将自己阅读过的代码加上注释，贴出来方便大家学习。我会尽量从底层代码向高层代码逐渐说明，以方便后面的代码阅读。
由于本人还在学习，难免会有些错误，如果大家发现了出错的地方，还请不吝指出。
Faster R-CNN论文地址：Faster R-CNN
Github地址：Faster R-CNN
YOLOv3源码阅读：data_utils.py
一、YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
经过两次迭代，YOLO目前的最新版本为YOLOv3，在前两版的基础上，YOLOv3进行了一些比较细节的改动，效果有所提升。
本文正是希望可以将源码加以注释，方便自己学习，同时也愿意分享出来和大家一起学习。由于本人还是一学生，如果有错还请大家不吝指出。
YOLOv3源码阅读：train.py
一、YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
经过两次迭代，YOLO目前的最新版本为YOLOv3，在前两版的基础上，YOLOv3进行了一些比较细节的改动，效果有所提升。
本文正是希望可以将源码加以注释，方便自己学习，同时也愿意分享出来和大家一起学习。由于本人还是一学生，如果有错还请大家不吝指出。
YOLOv3源码阅读：nms_utils.py
一、YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
经过两次迭代，YOLO目前的最新版本为YOLOv3，在前两版的基础上，YOLOv3进行了一些比较细节的改动，效果有所提升。
本文正是希望可以将源码加以注释，方便自己学习，同时也愿意分享出来和大家一起学习。由于本人还是一学生，如果有错还请大家不吝指出。
YOLOv3源码阅读：layer_utils.py
一、YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
经过两次迭代，YOLO目前的最新版本为YOLOv3，在前两版的基础上，YOLOv3进行了一些比较细节的改动，效果有所提升。
本文正是希望可以将源码加以注释，方便自己学习，同时也愿意分享出来和大家一起学习。由于本人还是一学生，如果有错还请大家不吝指出。
YOLOv3源码阅读：model.py
一、YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
经过两次迭代，YOLO目前的最新版本为YOLOv3，在前两版的基础上，YOLOv3进行了一些比较细节的改动，效果有所提升。
本文正是希望可以将源码加以注释，方便自己学习，同时也愿意分享出来和大家一起学习。由于本人还是一学生，如果有错还请大家不吝指出。
YOLOv3源码阅读：get_kmeans.py
一、YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
经过两次迭代，YOLO目前的最新版本为YOLOv3，在前两版的基础上，YOLOv3进行了一些比较细节的改动，效果有所提升。
本文正是希望可以将源码加以注释，方便自己学习，同时也愿意分享出来和大家一起学习。由于本人还是一学生，如果有错还请大家不吝指出。