昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失函数的配置),建立一个验证集,训练模型,评估模型,显示训练精度和损失图. 代码我已经完全上传到我的github中去了  https://github.com/OnesAlone/deepLearning/bl

接着上篇的博客,我们获取imdb和roidb的数据后,就可以搭建网络进行训练了. 我们回到trian_rpn()函数里面,此时运行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_name),取得了imdb和roidb数据. 先进入第一阶段的训练: print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~' print 'Stage 1 RPN, init from ImageNet model' print

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

既然faster-rcnn原版发表时候是matlab版代码,那就用matlab版代码吧!不过遇到的坑挺多的,不知道python版会不会好一点. ======= update ========= 总体上包括这些步骤,请注意检查: 1 获取数据:(标准数据集/比赛数据/自行收集数据) 2 整理图片名和标注信息格式.指定训练集和测试集:(转voc格式,同时记得修改vocinit.m中类别信息:或者自己修改代码中读取数据的地方) 3 正确使用均值图像:手动算一个或用默认的减去128,别用错 4 选择网络

在前一篇随笔中,数据制作成了VOC2007格式,可以用于Faster-RCNN的训练. 1.针对数据的修改 修改datasets\VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m,我只做了两类 VOCopts.classes={... 'dog' 'flower'}; 修改function\fast_rcnn\fast_rcnn_train.m,val_iters不能大于val数据量(我的只有几十个). ip.addParamValue('val_iters', 20, @issc

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数

序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta

安装环境:Ubuntu14.04.显卡Tesla K40C+GeForce GT 705.tensorflow1.0.0.pycharm5.0 说明:原文见博客园,有问题原文下留言,不定期回复.本文作者吴疆,转载请备注. 本文可解决的问题: 1.tensorflow1.0.0环境搭建 2.Ubuntu14.04安装pycharm5.0 3.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的demo程序 4.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的训练过程 安装步骤如下:

熟悉了github项目提供的训练测试后,可以来训练自己的数据了.本文只介绍改动最少的方法,只训练2个类, 即自己添加的类(如person)和 background,使用的数据格式为pascal_voc. 1.训练数据的准备 先来看看data下的目录: (1)Annotations 存放所有训练数据的xml文件,是图片的标注数据, 可以使用labelImg工具生成.github地址:https://github.com/tzutalin/labelImg.git (2)ImageSets 底下有个

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

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

catalogue . 数据集 . 模型设计 . 训练 1. 数据集 0x1: IMDB影评数据 本数据库含有来自IMDB的25,000条影评,被标记为正面/负面两种评价 from keras.datasets import imdb (X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(path="imdb_full.pkl", nb_words=None, skip_top=, maxlen=None, test_split=0

faster rcnn默认有三种网络模型 ZF(小).VGG_CNN_M_1024(中).VGG16 (大) 训练图片大小为500*500,类别数1. 一. 修改VGG_CNN_M_1024模型配置文件 1)train.prototxt文件       input-data层的num_class数值由21改为2:       roi-data层的num_class数值由21改为2:       cls_score层的num_output数值由21改为2(1+1):       bbox_pred

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

题注: 在win10下训练实在是有太多坑了,在此感谢网上的前辈和大神,虽然有的还会把你引向另一个坑~~. 最近,用faster rcnn跑一些自己的数据,数据集为某遥感图像数据集——RSOD,标注格式跟pascal_voc差不多,但由于是学生团队标注,中间有一些标注错误,也为后面训练埋了很多坑.下面是用自己的数据集跑时遇到的一些问题,一定一定要注意:在确定程序完全调通前,务必把迭代次数设一个较小的值(比如100),节省调试时间. 错误目录: 1 ./tools/train_faster_rcnn

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的

官方给出的faster R-CNN的源码python版:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 先来分析一下 整个文件,根目录下的文件 caffe-fast-rcnn 存放caffe框架 data 下面有两个文件夹,第一个是demo,放了5张用于测试的图片.第二个是scripts,里面放了三个脚本文件,分别为下载在VOC2007上训练的Faster R-CNN模型.下载预训练的分类模型(ZF或者VGG16) 和设置数据集的符号链接的脚本文件. e

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)

说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同.做好数据集后,我们开始训练,下面是训练前的一些修改.本文来自:http://www.lai18.com/content/2526443.html 1 .VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m的修改 (1)路径的修改 VOCopts.annopath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset '/Annotations/%s.xml']; VOCopts.imgpath=[V