二、将数据集进行分割 一般分为训练集、验证集、测试集,分割比例可以自己调整(本人使用9-1)代码如下 import os import random xmlfilepath=r'/home/nph/darknet-master/VOC531/Annotations' #change xml path saveBasePath=r"/home/nph/darknet-master/" #change base path trainval_percent=0.9 #adjust train...
第一步:准备自己的数据集 (1). 首先,自己的数据集(或自己拍摄或网上下载)分辨率可能太大,不利于训练,通过一顿操作把他们缩小到跟VOC里的图片差不多大小。 在/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007 (找到你自己文件相对应的目录),新建一个python文件(如命名为trans2voc_format.py) 把以下内容粘贴复制进...
打开/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt,使用编辑器的查找替换功能,将其中的数字21替换成你自己的数据集类别数+1,将数字84替换成你自己的(数据集类别数+1)*4,这个文件中共有3处21,一处84需要替换; 在/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end...
第一个参数指定训练用的 GPU,第二个指定训练什么网络,这里使用 VGG16,第三个是指定数据集,这里为 pascal_voc 例如: ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc 训练每次迭代大约为 0.2s ,迭代 70000 次,每 10000 次会生成一次 snapshot ,大概需要训练快 4 个小时训...
打开/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt,使用编辑器的查找替换功能,将其中的数字21替换成你自己的数据集类别数+1,将数字84替换成你自己的(数据集类别数+1)*4,这个文件中共有3处21,一处84需要替换; 在/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end...
/experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc vgg16 ./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 1 coco res101 上面在演示demo时,在output中建立了一个经过VOC0712数据集训练好的Res101模型的软链接,如果有再次使用VOC0712数据集对Res101进行训练的需要,记得删除掉该软链接。 为了节省时间并排除...
the pytorch 1.0 branch works fine with multi GPU training(pytorch 1.0分支可以正常进行多GPU训练)。但因为太麻烦,我没有尝试。 在faster-rcnn.pytorch/lib/model/faster_rcnn/faster_rcnn.py中加入以下几行(经测试可行): rpn_loss_cls = torch.Tensor([0]).cuda() + rpn_loss_cls rpn_loss_bbox =...
├── evaluate_faster_rcnn.py └── README.md 二、数据集准备 1. 数据集划分 假设数据集已经按照训练集、验证集和测试集划分好。 2. 标签转换 如果标签是xml格式,需要将其转换为YOLO格式(txt)。可以使用以下脚本进行转换: python深色版本 import os ...
使用预训练的 PyTorch Faster RCNN 模型训练自定义目标检测模型。 使用的数据集是来自 Kaggle 的微控制器检测数据集Microcontroller Detection。 创建一个简单流畅来微调 PyTorch Faster RCNN 模型。 训练完成后,使用模型在训练或验证期间未见过的来自互联网的新图像进行推理。 微控制器检测数据集 该数据集包含属于 4 ...
如果使用ResNet101作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master,在之前使用VGG16作为预训练模型的训练步骤基础上需要修改几个地方。 第一个,在之前的第6步时,改为下载预训练模型ResNet101,在./data文件夹下新建文件夹imagenet_weights,将下载好的resnet_v1_101_2016_08_28.tar.gz解压到./...