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重磅干货，第一时间送达 本文转自：AI算法和图像处理
本文包括以下四个部分，您可以跳到相应的小节中仔细阅读。
如上图所示，网络结构可以使用netscope（http://ethereon.github.io/netscope/#/editor）在源码中查看网络结构中的每个网络结构layer的参数。这是一个end-to-end网络输入为测试图，输出3个head：bbox、label、mask，整个网络也属于one-stage实例分割网络。有的结果如下：
https://github.com/LoveBaldwin/TrafficSign
链接：https://pan.baidu.com/s/1_yawJa_KUbfv0Bs2VqR4JA提取码：l0mt
caffe: caffe代码
model: 模型相关文件
script: 与数据相关的脚本准备训练模型
python: 数据显示相关程序
-
anno_func.py: 功能函数简单
data_show.ipynb: 图像显示方法
deployer.ipynb:
eval_check.ipynb: 模型评估
数据下载后，解压到和TrafficSign同目录下的文件。
cd TrafficSign/script
1，./compile.sh
2，mkdir -p ../../data/lmdb
./1_convert_lmdb.sh
./2_calc_img_mean.sh
3，
../caffe/build/tools/caffe train --solver../model/solver.prototxt --gpu 0
数据来自一家公司的街景数据，场景相当丰富。数据库有1万张图片，来自中国五个不同城市的10个不同场景，包括不同的照明和季节的照片。数据标注包括：bbox（bounding box）、label和mask，如上图。数据分为四类：warnings 、prohibitions、mandatory、Other，如下图所示，除此四大类外，还根据信息内容进行了细分。
train:所有训练图
test: 所有测试图
other: 从训练集和测试集排除的图
marks: 用于数据增强的标准图
annotations.json: 图片标注文件
关于mask标记使用两种模型来拟合目标边界：三角形和椭圆形，其中三角形在校准时使用三个角点。如果图像畸变严重，将增加标记点。椭圆标记五个点来拟合椭圆方程，json字段含义如下：
path: 图像相对路径
objects:[], 图像中的所有目标
category: 目标类别.
bbox: {xmin,ymin,xmax,ymax:float}, 目标框
ellipse_org: [[x1,y1],[x2,y2],...], 非必须, 椭圆标记点
ellipse: [[x_o,y_o],[r_l,r_s],angle], 非必须, 根据椭圆标记点拟合的椭圆，[x_o,y_o] 是椭圆圆心， [r_l,r_s]是椭圆长短轴, angle椭圆旋转角.
polygon: [[x1,y1],[x2,y2],...], 非必须, 三角形标记点
链接：https://pan.baidu.com/s/1B0Rz2HBLIoVTAIFXxfxnPA提取码：xam3
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代码是以caffe在此基础上，环境配置可能需要一些时间。小编最近整理了与代码和环境编译相关的问题。我希望你能google/baidu来解决。也欢迎实现。pytorch和tensorflow版本代码。
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