yangxue0827 / R2CNN_FPN_Tensorflow

R2CNN: Rotational Region CNN Based on FPN (Tensorflow)
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算法细节问题 #34

Closed rainofmine closed 6 years ago

rainofmine commented 6 years ago

我看了R2CNN文章,里面说是以两个点坐标和宽来表示一个框,而你代码中用的是中心点和角度,有试过原版的方法,效果如何?

yangxue0827 commented 6 years ago

我认为影响并不大,都是五个自由度。

liangzz1991 commented 6 years ago

粗略的看了代码,当中有判断theta是否在(-180,90),(-270,-180)等区间,然后计算mask,在我认为你利用minAreaRect函数求theta得到的角度就在[-90,0)之间了,而且这个函数所需的四个点坐标不需要按照任何顺序或起点,这和论文中论述的左上角是起点是不同的,,!!!这样是否证明标签文件中的四个坐标不需要按照起点必须是x0,,,而只需要提供四个坐标值

yangxue0827 commented 6 years ago

判断是因为在角度回归的时候会超出范围。 标注文件只要四个点坐标就行,不需要顺序。

liangzz1991 commented 6 years ago

好的,谢谢!确实回归可能会超出范围。。代码确实和论文有好几个地方不同,冒昧问一下论文是你们自己的成果还是你们只是复现了论文???还有请问,你们应该尝试过按照论文去写代码的,效果会相差多少?谢谢

yangxue0827 commented 6 years ago

@liangzz1991 只是采用了他的思想,没有严格按照他来复现。这个代码应该比原文效果要差一点,由于基础代码存在问题。最新写的faster 已经完全复现了原文的效果,也完成了基于faster的r2cnn实现,效果比较好,当然也没有严格复现,新代码以后会上传到https://github.com/DetectionTeamUCAS

liangzz1991 commented 6 years ago

@yangxue0827 好的!谢谢~期待你的分享~~