VOC2012官网介绍:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html 分割部分:参考博客:https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/80361587?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 检测部分:参考博客:https://blog.csdn.net/wenxueliu/article/details/80327316 先对整个文件结构做一个梳理,文件目录如下:…

代码链接:https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation 使用PSPNet作为主干分类网络 1.将VOC2012数据集下载并解压到data/VOCtrainval_11-May-2012中 2.出现以下错误 3.经过调试发现是某一步中运行时间太长.将项目放到服务器上跑没有此问题. 4.出现ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size t…

根据需要修改路径和自己需要的类即可. import os import os.path import shutil fileDir_ann = r'/home/somnus/tttt/VOC2012/Annotations/' fileDir_img = r'/home/somnus/tttt/VOC2012/JPEGImages/' #存放包含需要的类的图片 saveDir_img = r'/home/somnus/tttt/VOC2012/JPEGImages_ssd/' if not os…

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自…

参考博客: http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/77148374 http://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78160398 voc数据集下载地址: https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 我习惯于将所有训练.预测有关的.py .prototxt .caffemodel文件放在一起 将score.py surgery.…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.01241 DSOD:从零开始学习深度有监督的目标检测器 Abstract摘要: 我们提出了深入的监督对象检测器(DSOD),一个框架,可以从零开始学目标探测器.艺术对象的对象的状态在很大程度上依赖于下架网络预培训的大规模数据分类如ImageNet,造成学习偏差由于双方的损失函数和分类和检测任务之间的类别分布的差异.对检测任务进行模型微调可以在一定程度上缓解这种偏见,但不能从根本上消除这种偏见.此外,将经过训练的模型从分类转移到差异…

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

0 - 背景 经典的R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步骤(先在分类数据集上预训练,再进行fine-tune训练,然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器,最后再用regressors对bounding box进行回归,并且bounding box还需要通过selective search生成) 时间和空间开销大(在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入,特征保存在磁盘上再读入的时间开销较大) 测试比较慢(每张图片的每个region proposal都要做卷积,重复操作太多)…

前面两篇文章讲了用SSD检测框架训练自己的数据集,这篇补充一下SSD的安装.github链接:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD是16年ECCV一篇深度学习目标检测的文章,详细知识可以百度或者谷歌,本文我们介绍如何实现.本文默认各位的机子已安装好opencv, 配置编译过cpu版本的caffe(没有也没关系,下面我会讲下). 1. 在home目录下(也可以其他目录,当然其他目录后面就要修改路径,比较麻烦),获取SSD的代码,下载完成后有一个…