/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错误,我把迭代次数只设置了70次,把./experiments/scripts/train_faster...
考虑到源码中没有数据集划分程序,这里把划分代码贴出来,替换成自己的各个文件路径后直接运行就可以自动生成所需的txt文件啦。 #数据集划分集类importosfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split image_path= r'F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/JPEGImages'image_list=os.listdir(image_path) names=[]...
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...
最近在实验室复现faster-rcnn代码,基于此项目jwyang/faster-rcnn.pytorch(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,那么本文针对目前形势一...
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...
https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 clone下来后在开始训练前需要完成几处的改动。 修改自己数据集的类别 # lib/datasets/pascal_voc 33行,将下列代码注释掉:# self._classes = ('__background__', # always index 0# 'aeroplan...
原始CIFAR-10到CNN输入,带numpy和tensorflow 、、 我刚接触使用Python和Tensorflow的NNs,我正在尝试为我的CNN创建输入。我有一个CIFAR10数据集,一个50000x3072的Python列表(一个包含50000个列表的3072个元素的列表),用于训练图像,并且我没有使用来自keras的CIFAR10数据集。CNN与用于基本TF示例的相同:每3072个元素...
https://www.jianshu.com/p/a672f702e596 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
手动将下载的数据集文件夹VOCdevkit修改名字为VOCdevkit2007放入faster rcnn目录下的Data文件夹里。也可以通过以下代码实现,改名字是因为代码中是VOCdevkit2007。 1 2 cd $FRCN_ROOT/data ln-s $VOCdevkit VOCdevkit2007 七.下载预训练的模型 这一步下载需要FQ往往下载不成功,因此可以在此网盘中下载https://pan....
1、从这里下载FasterRCNN的Pytorch版本代码。按照提示完成相关编译。 2、因为默认的数据为VOC2007,最直接的方法我们可以按照这里将自己的数据制作成VOC2007的格式,并建立软连接。 3、修改pascal_voc.py数据的类别,即将self._classes修改为自己的类。注:保留background类,用于训练RPN网络,视作RPN网络的负样本。