用于 TensorFlow 的更快 RCNN

Question

有人实现了 FRCNN for TensorFlow 版本吗？ 我发现了一些相关的回购如下：

1. Implement roi pool layer
2. Implement fast RCNN based on py-faster-rcnn repo

但是对于 1：假设 roi 池化层有效（我没有尝试过），并且需要实现以下内容：

• ROI 数据层，例如roidb。
• 线性回归，例如SmoothL1Loss
• 用于端到端训练的 ROI 池层后处理应将 ROI 池层的结果转换为 CNN 以供分类器使用。

对于 2: em....，它似乎基于 py-faster-rcnn，它基于 Caffe 来准备预处理（例如 roidb）并将数据输入到 Tensorflow 以训练模型，看起来很奇怪，所以我可能没试过。

所以我想知道的是，Tensorflow support Faster RCNN in the future?。如果不是，我对上面提到的有什么误解吗？或者有任何回购或有人支持吗？

Answer 1

Tensorflow 刚刚发布了一个官方的对象检测 API here，例如可以与他们的各种苗条 models 一起使用。

此 API 包含各种对象检测管道的实现，包括流行的 Faster RCNN，以及它们的预训练模型。