0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

转载:https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79138876 2018年07月19日 19:43:58 姚贤贤 阅读数:1370   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 faster RC…

一. Faster-RCNN代码解释 先看看代码结构: Data: This directory holds (after you download them): Caffe models pre-trained on ImageNet Faster R-CNN models Symlinks to datasets demo 5张图片 scripts 下载模型的脚本 Experiments: logs scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh cfgs/faster_rcn…

这周看完faster-rcnn后,应该对其源码进行一个解析,以便后面的使用. 那首先直接先主函数出发py-faster-rcnn/tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py 我们在后端的运行命令为 python  ./py-faster-rcnn/tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py --gpu0--net_nameZF--weightsdata/imagenet_models/ZF.v2.caffemodel--imdbvoc_2007…

四个层的forward函数分析: RoIDataLayer:读数据,随机打乱等 AnchorTargetLayer:输出所有anchors(这里分析这个) ProposalLayer:用产生的anchors平移整图,裁剪出界.移除低于阈值的的anchors,排序后使用nms,返回顶部排名的anchors ProposalTargetLayer:将proposals分配给gt物体.得出proposal的分类标签和box的回归目标. 紧接着之前的博客,我们继续来看faster rcnn中的Ancho…

参考https://haoyu.love/blog404.html 获取并修改代码 首先,我们需要获取源代码: git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 消除一个编译错误 找到下面两个文件 $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn/src/caffe/test/test_smooth_L1_loss_layer.cpp $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn/src/ca…

接着上篇的博客,我们获取imdb和roidb的数据后,就可以搭建网络进行训练了. 我们回到trian_rpn()函数里面,此时运行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_name),取得了imdb和roidb数据. 先进入第一阶段的训练: print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~' print 'Stage 1 RPN, init from ImageNet model' print…

参考博客:::https://www.cnblogs.com/Dzhen/p/6845852.html 非常全面的解读参考:::https://blog.csdn.net/DaVinciL/article/details/81812454 下面我和大家一起从训练最开始学习作者如何将原始数据读入并通过RoIDataLayer转化成网络训练所需的数据的总体过程. 训练从./tools/train_net.py开始,进入主函数,我们只关注跟数据有关的模块. 首先是imdb, roidb = combi…

前言 比较简单的一篇博客.https://github.com/microsoft/caffe 微软的Caffe以在Windows下编译简单而受到了很多人的喜爱(包括我),只用改改prop配置然后无脑重新生成就可以.今天配置了一下Faster R-CNN,还挺好用的. 这里以CPU版本的为例,GPU的一样. 效果 CPU版本的当然很慢.放图: 编译Caffe 有几个地方需要注意.其一是我建议大家采用2016年7月之后的Microsoft Caffe版本,因为在此之后这个Caffe分支添加了roi…