源码中的VOCDevkit2007文件夹存放的是数据集,我们将自己的数据集按照文件夹结构替换存放在VOCDevkit2007中。Annotations存放的是标签的XML文件,JPEGImages存放的是自己的数据集所有图片,ImageSets\Main文件夹下保存的是test.txt、train.txt、trainval.txt、validation.txt,分别是测试集、训练集、训练验证集、验证集的标签...
安装python faster-RCNN https://blog.csdn.net/t5131828/article/details/53302503 下面两句亲测有效,训练命令 ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 ZF pascal_voc 然后回碰见faster-rcnn系列assert (boxes[:, 2] >= boxes[...
修改几个地方来训练自己的数据集 修改train.prototxt和solver.prototxt 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...
③对数据集进行标记:本人使用labelImg工具进行标记,附上GitHub链接:https://github.com/tzutalin/labelImg 非常简单的安装和操作。 ④对数据集进行增广:一般常用翻转、剪切、旋转,根据自身项目需要增广至所需数据集数量。(代码较多,不便粘贴,需要的小伙伴儿可以私聊) ⑤将数据集改为VOC数据集格式: 一、数据集文件夹...
本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程。 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5.1,caffe-gpu的配置过程可以参考:Ubuntu16.04配置caffe-GPU环境。 第一步:制作自己的数据集 ...
最近在学习 Faster R-CNN 模型,为了了解其中网络的结构,利用 PascalVOC 数据集,来扩展网络的类别(原来有 20 类)。过程分为:数据准备 ==> 相关文件修改 ==> 训练网络 ==> 测试 一、数据准备 (一)下载数据集: 官网数据集镜像:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ ...
训练模型训练模型 python ./tools/train_net.py --gpu 0 https://blog.csdn.net/Muzythoof/article/details/76060319 关于训练的文章,说得还行 Fast RCNN训练自己的数据集 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4903231.html 用自己的数据集训练Faster-RCNN的几种方法 ...
Faster R-CNN 是一种流行的目标检测算法,它结合了区域建议网络(RPN)和卷积神经网络(CNN)进行端到端的训练,具有高效和准确的特点。而 ResNet-50 作为一种强大的特征提取器,可以进一步提升 Faster R-CNN 的性能。 二、数据准备 首先,你需要准备自己的数据集。数据集应该包含目标物体的标注信息,通常以矩形框的形式...
最近在实验室复现faster-rcnn代码，基于此项⽬/（⽬前GitHub上star最多的faster-rcnn实现），成功测试源码数据集后，想使⽤⾃⼰的数据集爽⼀下。本⽂主要介绍如何跑通源代码并“傻⽠式”训练⾃⼰的数据集~之前的此类博客都是介绍如何在原作者的caffe源码下进⾏数据集训练，那么本⽂针对⽬前...