因为YOLO3速度精度都很棒,所以想训练一下人脸模型,废话不多,进入正题 1写所有的配置文件 1.1 YOLO3-face.cfg 个人感觉YOLO的配置文件骑士和caffe差不多 在cfg/YOLO3.cfg的文件上改,生成自己的cfg/yolo3-face.cfg [net] # Testing # batch= # subdivisions= # Training batch= subdivisions= width= height= channels= momentum=0.9 deca…

转一篇文章,主要是关于VOC中Average Precision指标的 原文出处:https://sanchom.wordpress.com/tag/average-precision/ 还有一篇文章:http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/evaluation-of-ranked-retrieval-results-1.html…

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond…

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…

#split.py 文件 输入格式为images ,和标签txt文件,txt中的数据为坐标值共8个. import os import numpy as np import math import cv2 as cv import imageio #path = '/media/D/code/OCR/text-detection-ctpn/data/mlt_english+chinese/image' #path = '/home/chendali1/Gsj/text-detection-ctp…

一.VOC数据集的简介 PASCAL VOC为图像的识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,基本上就是目标检测数据集的模板.现在有VOC2007,VOC2012.主要有20个类.而现在主要的模型评估就是建立在VOC数据集和COCO数据集上(80个类),其指标主要是mAP和fps(帧率). VOC数据集有五个文件夹 ├── Annotations              # 存放xml文件,主要是记录标记框位置信息 ├── ImageSets                # 存放的都是txt…

Python生成PASCAL VOC格式的xml标注文件 PASCAL VOC数据集的标注文件是xml格式的.对于py-faster-rcnn,通常以下示例的字段是合适的: <annotation> <folder>GTSDB</folder> <filename>000001.jpg</filename> <size> <width>500</width> <height>375</heig…

要训练ssd基本都是在liu wei框架下改,生成lmdb这一关照葫芦画瓢总遇坑,记录之: 1. labelmap_voc.prototxt要根据自己的分类修改,比如人脸检测改成这样: item { name: "none_of_the_above" label: display_name: "background" } item { name: "face" label: display_name: "face" } 这里只…

PASCAL VOC数据集分析 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge. 本文主要分析PASCAL VOC数据集中和图像中物体识别相关的内容.   在这里采用PASCAL VOC2012作为例子.下载地址为:点击打开链接.(本文中的系统环境为ubuntu14.04) 下载完之后解压,可以在VOCdevkit目录下的VOC2012中看到如下的文件: 其中在图像物体识别上着重需要了解的是Annotati…

代码:转换用的代码放在这里 之前用Tensorflow提供的object detection API可以很方便的进行fine-tuning实现所需的特定物体检测模型(看这里).那么现在的主要问题就是数据集了,目前公开的数据集已经有很多了,比如综合的有MSCOCO, ImageNet:人脸的有LFW,CASIA,CelebV等:行人检测的有Caltech,KITTI等:姿势检测的VGG,还有其他等等(具体按分类可以参考下这个).总之这个数据集资源的总结有很多,在google或者github上搜下有…