下面代码我们演示使用我开发的优雅的torchkeras工具在自己的数据集上对Faster-RCNN模型进行finetune。 我们使用一个非常简单的螺丝(bolt)螺母(nut)数据集作为示范。 一,准备数据 data_path="./data/bolt_nut"train_images_path="./data/bolt_nut/train"train_targets_path='./data/bolt_nut/train.txt'val_imag...
二、维度不匹配问题 解决了读取数据之后,发现可以训练了,因为参考链接的MINIST数据都是单通道的,我们大部分图像都是3通道的,所以我将通道改为3后,发现判别器那块老是报错,标签和数据不匹配。 RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0 1. 后面一查,发现问题出在这句上面: for i, (imgs, _) in...
5、替换数据集 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...
fast_rcnn_model文件夹下面是作者用fast rcnn训练好的三个网络,分别对应着小、中、大型网络,大家可以试用一下这几个网络,看一些检测效果,他们训练都迭代了40000次,数据集都是pascal_voc的数据集。 caffenet_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel vgg_cnn_m_1024_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel vgg16_fast_rcnn...
要训练自己的数据集,可以按照以下步骤进行:1. 数据集准备: - 收集和标记自己的数据集,确保每个对象都有相应的边界框标注。 - 将数据集划分为训练集和验证集,通常使用80%的数据作为...
源码是针对pascalvoc数据集写的默认数据集没有错误所以对x和y的标注都没有检查在上一报错中我们只检查了图像中对x的标注所以后面还需对图像中y的标注进行检查 FastR-CNN 训练自己的数据集时遇到的报错及解决方案 最近使用 Fast R-CNN 训练了实验室的数据集,期间遇到一些报 错,主要还是在配置环境上比较麻烦...
主要是用于自己记录。 1.训练代码:trainval_net.py 2.测试代码:test_net.py 3.修改nan代码(判断是否存在边界问题):check1.py,check.py 4.判断xml是否能被读入:xml_modify -5 - ET.py 5.整理标注数据用到的代码:xml_modify - 6.py,xml_modify _shffix.py 6.修改文件名称:rename_file xml.py,rename...
4. 修改Faster R-CNN的配置文件以适应自己的数据集 大多数Faster R-CNN实现都会有一个或多个配置文件,用于指定训练参数、数据集路径、模型结构等。 你需要修改这些配置文件,以反映你的数据集路径、类别数、训练/验证集划分等信息。 例如,如果你使用的是PyTorch的torchvision库中的Faster R-CNN实现,你可能需要修改如...
第一步：加载预训练模型，本文采用优雅的torchkeras工具对Faster-RCNN模型进行finetune。本文以一个简单的螺丝和螺母数据集进行演示。第二步：准备数据，设计数据增强模块。第三步：定义模型，构建适合数据集的Faster-RCNN模型。第四步：训练模型，通过调整参数和优化器，进行模型训练。第五步：评估模型，...
fastrcnn训练自己数据集 配置py-faster-rcnn没什么好记的,文档也很多。 先说下数据集,需要准备三个文件夹:Annotations Images Imagelist Images文件夹 :存放所有的 train 和 val 的图片 Annotation文件夹 :存放对应图片的xml文件(因为我没找到专门的xml格式标注的行人检测数据集,所以就自己用labelimg手动标注了200张...