當訓練結束后，faster rcnn的模型保存在在py-faster-rcnn/output目錄下，這時就可以用已有的模型對新的數據進行測試。

下面簡要說一下測試流程。

測試的主要代碼是./tools/test_net.py，并且使用到了fast_rcnn中test.py。 ?

主要流程就是：

1. 讀取imdb，主要就是測試數據的位置等信息。

2. ? 然后循環讀取圖片，進行網絡的前向傳播，獲取rois（rpn提取的box），cls_prob(fast rcnn預測的分數)，bbox_pred（fast rcnn預測地偏移）。

使用它們進行最后的box的生成。

3. 使用nms去重

4. 按照分數大小排序，獲取一定量的proposals.?

整個測試網絡文件位于：./models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt?

網絡結構如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的faster rcnn的测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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