如何才能将Faster R-CNN训练起来? 首先进入 Faster RCNN 的官网啦,即:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛... 按照官网安装教程,安装基本需求. Installation (sufficient for the demo) Clone the Faster R-CNN repository # Make…

本文假设你已经完成了安装,并可以运行demo.py 不会安装且用PASCAL VOC数据集的请看另来两篇博客. caffe学习一:ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效,记录经历两天的吐血经历) https://www.cnblogs.com/elitphil/p/11527732.html caffe学习二:py-faster-rcnn配置运行faster_rcnn_end2end-VGG_CNN_M_1024 (Ubuntu16.04)…

http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 py-faster-rcnn训练自己的数据:流程很详细并附代码 https://huangying-zhan.github.io/2016/09/22/detection-faster-rcnn Summary This post records my experience with py-faster-rcnn, including how to setup py-faster…

采用Pascal VOC数据集的组织结构,来构建自己的数据集,这种方法是faster rcnn最便捷的训练方式…

之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因,有需要实现一次,而且发现许多博客都不全面.现在发现了一个比较全面的博客.自己根据这篇博客实现的也比较顺利.在此记录一下(照搬). 原博客:https://blog.csdn.net/char_QwQ/article/details/80980505 文章代码连接:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 显卡:TiTan RTX/Qudro K2200(丽台k2200).--我分别在两张显卡都…

一.faster rcnn的结构 通过上面的结构,我们知道该faster rcnn前面以VGG16为框架,加入RPN层,最后做分类层. 采用VGG16相对ZF来说慢一点,但是精度也高一点. 二.RPN结构 RPN层的引入,极大提升检测框的生成速度.RPN是指以下结构: 前面的卷积结果过来后,分两路来前进,上面是分类路径(2×9),下面是坐标回归路径(4×9).RPN属于FCN网络. PRN的引入属于创新性变化,我们在训练的时候对RPN进行了两次训练,一次是使用gt+data 对其训练,保存产生的…

声明:每人都有自己的理解,动手实践才能对细节更加理解! 一.算法理解 此处省略一万字.................. 二.训练及源码理解 首先配置: 在./lib/utils文件下....运行 python setup.py build_ext --inplace python setup.py build_ext install Go to ./lib/utils文件夹下...运行 python setup.py build_ext --inplace 数据介绍:检测图片当中的手写体区域,…

1 . 怎么处理那些pyx和.c .h文件 在lib下有一些文件为.pyx文件,遇到不能import可以cython 那个文件,然后把lib文件夹重新make一下. 遇到.c 和 .h一样的操作. 2 . 训练自己的数据时最好不要使用pretrained_model, 由于训练的种类不一样,可能出现loss = inf 和loss = nan,-nan的情况. 3 . 数据源的检查: 在做自己的voc格式的数据源时,请检查.xml文件内容,看是否与groudtruth一致,不然训练无法收敛.(防…

http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/60321425…

前言 最近利用Faster R-CNN训练数据,使用ZF模型,效果无法有效提高.就想尝试对ZF的网络结构进行改造,记录下具体操作. 一.更改网络,训练初始化模型 这里为了方便,我们假设更换的网络名为LeNet. 首先,需要先训练在Faster R-CNN中用来初始化网络的模型:LeNet.caffemodel. 这里比较简单,直接用完整的LeNet去训练一部分数据(VOC2007,VOC2012均可),数据初始大小resize为224*224,即可得到初始化网络的模型. 二.在Faster R-…