py-faster-rcnn代码

1. 对proposal层NMS的解释，很清晰

注意第18~20行是拿一个数(x1)和array(x1[ [0,2,3] ])去比：

 

2. box_inside_weights和box-outside_weights:

在smoothl1losslayer.cu里：

计算loss时乘的系数

3. tools/train_net.py:

对于git上默认的配置，这段代码实现：

roidb = get_roidb( voc_2007_trainval )
imdb = get_imdb( voc_2007_trainval )

rpn-data是AnchorTargetLayer

generate_anchors.py:

训练时修改anchors尺度的方法

 注意原始py-faster-rcnn会设置batch_inds为0

proposal_layer.py:

bottom[0].shape=(1,18,7,7),最后得到all_scores.shpae=(1,9,7,7)，根据注释，前面9层是背景，后面的9层才是前景，这里取bottom[0]里后面的9层。

proposal_target_layer.py:

bbox_overlaps函数在utils/bbox.pyx里，参考

 偶见train.py：所以prototxt里不能随意改最后输出层的名字

涉及知识点：

lambda表达式

eval()函数

from IPython import embed;embed() #程序运行到这里会转成ipython环境