记pytorch版faster rcnn配置运行中的一些坑 项目地址 https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 一般安装配置参考README.md文件 配置详情 Python3.6 pytorch1.0 GPURTX2080 CUDA10.0 参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_43380510/article/details/83004127 1. 分支爬取错误 git clone -b pytorch-1.0…

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:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.按照作者的步骤,一步步往下走. 1.按Ctrl+Alt+t进入终端,进入…

1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一. 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车. 最左边是数据输入层(input…

目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说在前面,这篇是关于Windows下Faster R-CNN的MATLAB配置,GPU版本:CPU版本见:Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(CPU): 相比较来说,CPU版本相对容易一些,因为涉及到GPU的计算,还需要配置CUDA以及CuDNN: 下面将分成三个部分进行介绍: 准备工作:下载caffe.faster rcnn源码.安装cuda.cudnn: VS2…

目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说实话,费了很大的劲,在调试的过程中,遇到了很多的问题: 幸运的是,最终还是解决了问题: 这是一篇关于在Windows下Faster R-CNN的MATLAB源码(该项目已不再维护)调试的笔记,目前只在CPU上Testing通过: GPU版本见:Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(GPU) 由于机器配置的原因,没有涉及到Faster R-CNN的Training问题…

因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt…

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…

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…

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用…

接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码- 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中,train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了,那我们再回到训练流程中来: 这一步训练的网络结构见下图: 训练的第一步就这么完成了(RPN网络使用gt_roidb训练完成),还有,这里的train_rpn()函数中有涉及到train_net()函数,即用来训练得到网络模型,我会在训练…