Tensorflow版Faster RCNN源码解析（TFFRCNN） （01） demo.py(含argparse模块，numpy模块中的newaxis、hstack、vstack和np.where等)

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记

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1.主函数调用函数执行顺序：

parse_args()解析运行参数（如--gpu 0 ...）--->get_network(args.demo_net)加载网络（factory.py中）得到net

--->tf内部机制创建sess和恢复网络模型等--->glob.glob('图像地址')返回im_names地址列表（glob.py中）--->逐张图像

循环调用demo(sess,net,im_name)

2.parse_args()函数返回args

parser = argparse.ArgumentParser(description='Faster R-CNN demo') # 新建一个解析对象
parser.add_argument('--gpu', dest='gpu_id', help='GPU device id to use [0]',default=0, type=int)  # 含默认值
...
args = parser.parse_args() # 类内同名函数

# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: WUJiang
# argparse模块功能测试
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="test")
parser.add_argument('--mode', dest='work_mode', default=0)  # 别名、默认值
parser.add_argument('--day', dest='date', default=4)
args = parser.parse_args()
print(args)  # Namespace(day=4, mode=0)
# args.date或args.day为4 args.work_mode或args.mode为0

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