TensorFlow Fast-RCNN 项目使用教程
2024-09-26 15:52:53作者:胡唯隽
tensorflow-fast-rcnn
暂无简介
1. 项目目录结构及介绍
tensorflow-fast-rcnn/
├── third_party/
│ └── ...
├── tools/
│ └── ...
├── util/
│ └── python/
│ └── ...
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── ACKNOWLEDGMENTS
├── AUTHORS
├── CONTRIBUTING.md
├── ISSUE_TEMPLATE.md
├── LICENSE
├── README.md
├── RELEASE.md
├── WORKSPACE
├── avro/BUILD
├── boost/BUILD
├── boringssl/BUILD
├── bower/BUILD
├── build_pip_package.sh
├── build_user_op.sh
├── bzip2/BUILD
├── configure
├── eigen/BUILD
├── farmhash/BUILD
├── gmock/BUILD
├── jpeg/BUILD
├── jsoncpp/BUILD
├── navbar.md
├── png/BUILD
├── six/BUILD
└── zlib/BUILD
目录结构介绍
- third_party/: 包含项目依赖的第三方库。
- tools/: 包含项目使用的工具脚本。
- util/python/: 包含Python实用工具和脚本。
- .gitignore: Git忽略文件配置。
- .gitmodules: Git子模块配置。
- ACKNOWLEDGMENTS: 项目致谢文件。
- AUTHORS: 项目作者列表。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- ISSUE_TEMPLATE.md: 问题模板。
- LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- RELEASE.md: 发布说明。
- WORKSPACE: Bazel工作区配置文件。
- avro/BUILD, boost/BUILD, boringssl/BUILD, bower/BUILD, bzip2/BUILD, configure, eigen/BUILD, farmhash/BUILD, gmock/BUILD, jpeg/BUILD, jsoncpp/BUILD, navbar.md, png/BUILD, six/BUILD, zlib/BUILD: 构建配置文件。
2. 项目启动文件介绍
项目的主要启动文件是 build_pip_package.sh
和 build_user_op.sh
。
build_pip_package.sh
该脚本用于构建TensorFlow的PIP包。通过运行该脚本,可以生成一个可安装的TensorFlow包,包含Fast-RCNN的相关功能。
build_user_op.sh
该脚本用于构建用户自定义操作(User Op),特别是Fast-RCNN中的ROI Pooling操作。通过运行该脚本,可以编译并生成ROI Pooling操作的二进制文件。
3. 项目的配置文件介绍
WORKSPACE
WORKSPACE
文件是Bazel工作区的配置文件,用于定义项目的依赖关系和外部依赖库。
configure
configure
是一个配置脚本,用于配置TensorFlow的构建环境。它通常用于设置编译选项、依赖库路径等。
BUILD
文件
项目中有多个 BUILD
文件,分别位于不同的目录中。这些文件用于定义Bazel构建规则,指定如何编译和链接各个模块。
例如:
avro/BUILD
: 定义Avro库的构建规则。boost/BUILD
: 定义Boost库的构建规则。boringssl/BUILD
: 定义BoringSSL库的构建规则。bower/BUILD
: 定义Bower库的构建规则。bzip2/BUILD
: 定义Bzip2库的构建规则。eigen/BUILD
: 定义Eigen库的构建规则。farmhash/BUILD
: 定义Farmhash库的构建规则。gmock/BUILD
: 定义GMock库的构建规则。jpeg/BUILD
: 定义JPEG库的构建规则。jsoncpp/BUILD
: 定义JsonCpp库的构建规则。png/BUILD
: 定义PNG库的构建规则。six/BUILD
: 定义Six库的构建规则。zlib/BUILD
: 定义Zlib库的构建规则。
这些配置文件共同构成了项目的构建系统,确保项目能够正确编译和运行。
tensorflow-fast-rcnn
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