1.首先制作需要的数据格式,在这里我是根据这篇博客来制作的,根据自己的要求做了少许的修改。对图像数据进行重命名的matlab程序如下: clc; clear; maindir='E:\faster_rcnn-master\正样本\'; name_long=6; %图片名字的长度,如000123.jpg为6,最多9位,可修改 num_begin=1; %图像命名开始的数字如000123.jpg...
如下图是voc2007数据集文件夹格式 JPEGImages:用来保存你的数据图片,当然,对于faster-rcnn来讲,所有的图片必须是jpg/jpeg格式,其他格式的话要转换一下。另外,一定要对图片进行编号,一般按照voc数据集格式,采用六位数字编码,如000001.jpg、000002.jpg等。 Annotations:这里是存放你对所有数据图片做的标注,每张照片的...
1. cd py-faster-rcnn 2. ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG_CNN_M_1024 pascal_voc 第四步,测试结果 训练完成之后,将output中的最终模型拷贝到data/faster_rcnn_models, 修改tools下的demo.py, 我是使用VGG_CNN_M_1024这个中型网络,不是默认的ZF,所以要修改以下几个地方: (1) 修...
faster R-CNN实现 为了实现 faster R-CNN算法,本文遵循此Github存储库中提到的步骤。因此,首先请确保克隆好此存储库。打开一个新的终端窗口并键入以下内容以执行此操作: 并将train_images和test_images文件夹以及train.csv文件移动到该存储库目录下。为了在新数据集上训练模型,输入的格式应为: 其中: filepath是训练...
├── infer_faster_rcnn.py ├── evaluate_yolov8.py ├── 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: ...
faster-rcnn默认的数据集形式有pascal voc、coco和kitti等,然而这些数据集都有固定的形式,就拿pascal voc来说,其每一张图片单独对应一个xml文件,该xml文件用于描述目标位置及种类等,是一个类似于html的文本,需要特定解析才能得到想要的信息!然而,在训练我们自己数据时,并不一定要迎合这种数据格式,很多时候,我们直接...
将数据集分隔成三部分分别用于faster-RCNN的训练,验证和测试,可以通过以下代码来实现: importcv2importosimportrandom root='/public/chenhx/Deep_learning_architecture/Faster-RCNN_TF/data/VOCdevkit/VOC2007/faster-RCNN-test1'fp=open(root+'/'+'name_list.txt','r')fp_trainval=open(root+'/'+'trainva...
在$PY_FASTER_RCNN 下,添加 lib/datasets/yourdatabase.py 文件,因为数据集是 VOC 的格式,所以我结合了原 Faster-RCNN repository 中 lib/datasets/pascal_voc.py 文件和那个 tutorial repository 中 lib/datasets/inria.py 文件,来修改了我添加的文件 example.py。以下是几处主要修改的地方,我先对 inria.py...
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张图片) Imagelist文件夹 :存放用于训练的图片名称.txt ==>此三个文件夹均放在 /home/cc/py-faster-rcnn/lib/datasets/xingren 文件夹下 || 也可根据个人爱好,只需注意要修改读取文件...