参考文章:Windows下VS2013 C++编译测试faster-rcnn. 本文与作者的所写方法有些许不同,欲速则不达,没有按照作者的推荐方法,绕了个弯弯. Windows版本纯C++版本的FasterRCNN比较难找,且懒得翻译Matlab版本代码,暂时可用的是这个项目:Windows下VS2013 C++编译测试faster-rcnn. 作者上传的faster-rcnn c++代码,链接https://github.com/zhanglaplace/Faster_rcnn_Cpluspl…

python版本的faster-rcnn见我的另一篇博客: py-faster-rcnn(running the demo): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+python2.7环境搭建记录 1. 首先需要配置编译caffe的环境,并降级gcc为4.7.见: ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,opencv3.0,编译caffe及matlab和python接口过程记录(不好意思,这也是我自己写的) 2. clone 源码: git clon…

安装教程   本篇博客将会教会你在Windows下配置py-faster-rcnn,请细心仔细阅读.说白了,Windows下配置这些东西就是一个坑. 安装配置Anaconda   由于py-faster-rcnn要用到python,这里我们使用了Anaconda,Anaconda版本为Anaconda2-4.3.1-Windows-x86_64.exe,Anaconda下载地址,双击安装即可,安装完Anaconda2后需要下载必要的python库,在cmd下运行下面代码即可: conda ins…

2017年1月13日 15:46:04 github.com/Microsoft/caffe这版现在不算是BVLC/caffe的官方windows分支:官方windows分支是一个叫willyd的家伙在维护的然而matlab支持还没有(感觉越搞越落后?).编译microsoft版代码的libcaffe和matcaffe后,matcaffe运行到net.forward()直接崩溃. (我的环境:win10 cuda7.5 cudnn5 gtx970 matlab2016a) github.com/…

faster-rcnn是MSRA在物体检测最新的研究成果,该研究成果基于RCNN,fast rcnn以及SPPnet,对之前目标检测方法进行改进,faster-rcnn项目地址.首先,faster rcnn所使用的caffe版本并不是官方caffe,是Shaoqing Ren自己在官方版本上实现的一个caffe,具体下载地址为:caffe-faster-rcnn地址 另外,在配置caffe时,可以直接把自己已配置成功的makefile.config文件拷贝过去.由于该版本caffe相对最新的ca…

原有模型 1.下载fasrer-rcnn源代码并安装 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 1)  经常断的话,可以采取两步: git clone https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 2)  到py-faster-rcnn中,继续下载caffe-faster-rcnn,采取后台跑: git submodule update --in…

1.问题 解决方案:没编译好,需要在lib下编译make 需要在caffe-fast-rcnn下编译make或者make all -j16  ,还需要make pycaffe 2.问题 解决方案:/py-faster-rcnn/lib# make all -j16 3.问题 解决方案:下载faster_rcnn_models.tgz到py-faster-rcnn/data中 4.问题:faster rcnn运行demo,不显示图片是什么原因? 解决方案:远程访问打不出来界面 第二个savefig…

一.事先声明:1.Ubuntu版本:Ubuntu使用的是16.04.而不是16.04.1或16.04.2,这三个是有区别的.笔者曾有过这样的经历,Git上一个SLAM地图构建程序在Ubuntu14.04.3上可以正常make与工作,而14.04.4却一塌Error... 可自己在Google搜索关键字“Ubuntu16.04.1”做“引子”找到历史版本,第一个就是.在此我们放出网址: http://old-releases.ubuntu.com/releases/16.04.1/ 问:有两个“6…

faster-rcnn提出论文: <Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks> faster-rcnn 的算法详解可看这篇博文(清晰易懂,良心博文!): http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 faster-rcnn Python版本源码地址:https://github.com/rbgirshic…

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu…

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制…

数据变形 IO(二)中,我们已经将原始数据缓冲至Datum,Datum又存入了生产者缓冲区,不过,这离消费,还早得很呢. 在消费(使用)之前,最重要的一步,就是数据变形. ImageNet ImageNet提供的数据相当Raw,不仅图像尺寸不一,ROI焦点内容比例也不一,如图: [Krizhevsky12]给出了CNN打ImageNet的基本预处理,非常经典的" Random 256-224 Crop",即: 首先,对图片进行统一的缩放,无视宽高比,统一缩放成256*256(可利用Op…

摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ github上的代码链接,求给星星:) https://github.com/YihangLou/FasterRCNN-Encapsulation-Cplusplus 在上一篇文章中,我们是将对caffe的调用隔离了出来,可以说相当于原来caffe源码下的tools中cpp文件使用相同,然后自己写了个CMakeLists.txt进行编译.这里是进一步将代…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 由于需要把FasterRCNN做的工程化,因此这里需要对Caffe进行封装.其实封装听起来感觉很高深的样子,其实就是将自己在caffe上再调用的接口做成一个动态库,同时将Caffe的库连着Caffe的那些库依赖一起做成自己工程的库依赖就可以了.如果你只是直接使用Caffe的话,那么到时候直接链接到caffe下面build目录中的libcaffe.so或者libc…

第一次写博客,以此纪念这几天安装caffe,跑faster-rcnn的血泪史.在此特别感谢网络各路大神,来自全球各地,让我能从中汲取营养,吸取经验,总结规律. faster-rcnn分为matlab版本和python版本,首先记录弄python版本的环境搭建过程.matlab版本见另一篇:faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+opencv3.0+matlabR2014a环境搭建记录 首先,进入官方github网站:h…

mark一个 http://yun.baidu.com/share/link?shareid=1018944597&uk=1543560377 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891 配置环境: Windows10x64 Matlab2015Ra VS2013 Opencv2.4.11 CUDA7.5 GTX950M CUDA7.5安装 因为Cuda7.5做了很大的优化改进,而且对win10支持较好,所以这里选择安…

@tags: caffe blob blob是caffe中的基本数据结构,简单理解就是一个"4维数组".但是,这个4维数组有什么意义? BTW,TensorFlow这款google出的框架,带出了tensor(张量)的概念.虽然是数学概念,个人还是倾向于简单理解为"多维数组",那么放在这里,caffe的blob就相当于一个特殊的tensor了.而矩阵就是二维的张量. anyway,看看blob的4个维度都代表什么: num: 图像数量 channel:通道数量 wi…

1.在安装faster-rcnn事如果报这种错误 In file included :, , , , , , : ./include/caffe/util/cudnn.hpp: In function ‘const char* cudnnGetErrorString(cudnnStatus_t)’: ./include/caffe/util/cudnn.hpp::: warning: enumeration value ‘CUDNN_STATUS_RUNTIME_PREREQUISITE_MIS…

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框…

faster-rcnn结构图: (只截取了最难理解的部分) 这个网络看似很复杂,但是理解了其中关键的层,就基本可以掌握这个结构了.要看源码!!要看源码!!要看源码 !!重要的事情说三遍. 关键的层: 数据输入层:#表示模块存放的路径 faster-rcnn/lib/roi_data_layer/layer.py layer { name: 'input-data' type: 'Python' top: 'data' top: 'im_info' top: 'gt_boxes' python_p…

5月的最后一天,需要写点什么. 通过前几篇博客对Faster-RCNN算是有了一个比较全面的认识,接下来的半个月断断续续写了一些代码,基本上复现了论文.利用torchvision的VGG16预训练权重,在VOC02007trainval训练13个epoch,最后VOC2007test的map在0.69左右.当然利用caffe预训练的权重结果略好一些. 关于复现过程:起初只是对目标检测方向突然有了兴趣,想玩一玩,但是只跑跑代码看看结果带给人的新奇感仅仅持续了几分钟,所以找了份代码深究了一下,最后结…

罗列日常使用中遇到的问题和解决办法.包括: { caffe使用中的疑惑和解释: 无法正常执行 train/inference 的情况: Caffe基础工具的微小调整,比如绘loss曲线图: 调试python代码技巧,基于vscode; py-faster-rcnn在自己数据集上调参技巧 py-faster-rcnn因为numpy版本.自己数据集等各种原因导致的坑和解决办法 py-faster-rcnn本身细节的各种坑 调试matcaffe的技巧 protobuf版本的坑 ... } 保持更新.…

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更…

  Faster-rcnn实现目标检测 前言:本文浅谈目标检测的概念,发展过程以及RCNN系列的发展.为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测,初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目标检测的具体步骤及其优缺点.在深刻理解Faster-RCNN的基本原理.详细分析其结构后,开始进行对Faster-RCNN的训练.其训练过程包含对RPN网络的训练得到proposals和训练Faster-RCNN.整体过程思想是类似于迭代,但不需要迭代多次.最终得到了较好的实验结果,经分析可知,Fast…

解决的目标问题:多分类问题,比如车辆的外形和颜色,苹果的大小和颜色:多任务:车牌角点的定位和车牌的颜色.定位在技术上属于回归,车牌颜色判断则属于分类. 技术点 caffe默认是单输入任务单标签的,也就是一个样本,其任务只有一个,标签只有一个,比如图片是什么颜色,图片是什么物体. # ${caffe_src_root}/tools/convert_imageset.cpp 第121行 status = ReadImageToDatum(root_folder + lines[line_id].fi…

R-FCN.SSD.YOLO2.faster-rcnn和labelImg实验笔记 转自:https://ask.julyedu.com/question/7490 R-FCNpaper:https://arxiv.org/abs/1605.06409作者代码:https://github.com/daijifeng001/R-FCN #matlab版本这里使用python版本的代码:https://github.com/Orpine/py-R-FCN 1.下载代码git clone https:…

原 文链接:http://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/52052915 原理 上一篇文章,已经说过了,大家可以参考一下,Faster-Rcnn进行目标检测(原理篇) 实验 我使用的代码是Python版本的Faster Rcnn,官方也有Matlab版本的,链接如下: py-faster-rcnn(python) faster-rcnn(matlab) 环境配置 按照官方的README进行配置就好,不过在这之前大家还是看下硬件要求吧 For…

一直在研究怎样用caffe做行人检測问题.然而參考那些经典结构比方faster-rcnn等,都是自己定义的caffe层来完毕的检測任务. 这些都要求对caffe框架有一定程度的了解.近期看到了怎样用caffe完毕回归的任务,就想把检測问题当成回归问题来解决. 我们把行人检測问题当成回归来看待,就须要限制检出目标的个数,由于我们的输出个数是固定的.所以,这里我假定每张图片最多检出的目标个数为2.即每一个目标用4个值来表示其位置信息(中心位置坐标x,y. BBox的宽和高).则网络的最后输出是8个值…

首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch(非代码作者,博文只解释代码) 今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件,是时候认真的总结一下了,我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现, 四篇博客的内容及目录结构如下: 1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分:(对应于代码的/s…

本文所用代码gayhub的地址:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch  (非本人所写,博文只是解释代码) 好长时间没有发博客了,感觉也没啥人读我的博客,不过我不能放弃啊,总会有人发现它的价值的,哈哈!最近一直在生啃目标检测的几篇论文,距离成为我想象中的大神还有很远的一段距离啊,刚啃完Faster-RCNN的论文的时候,觉得可能是语言的关系,自己看得一直是似懂非懂的,感觉没有掌握到里面的精髓,于是我决定撸代码来看,据说Ros…