TF-Fast-Rcnn的实现。为什么我不能得到与caffe相同的结果？

Question

我正在尝试重新实现已经Fast-Rcnn的implemented in caffe网络的tensorflow，以便在Face / License Plates检测中使用。

为此，我使用this script将咖啡重量转换为npy感谢。

以下是我提出my model的方式。我加载转换后的权重。

PS：我使用了zplizzi的roi_pooling实现。

有没有人知道为什么我不能用相同的选择性搜索bbox测试相同的图像？我当时认为可能是平坦化的过程可能与caffe不同，也许是？

*编辑：

以下是我在caffe中获得的结果示例。虽然我在TF中没有检测到汽车。