训练完成以后,接着进行测试,遇到错误: IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/disk/yeler082/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/results/VOC2007/Main/comp4_6ce7e048-737f-4cfb-9dbf-490555a32f72_det_test_L.txt' 解决办法是将以前voc数据集中的results目录拷贝到自己生成数据集的对应...
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...
4、数据集转换为tfrecord格式 1、对于不大的数据集来说,tensorflow提供了一种高效率的数据读取模式,将数据转换为TFRecord格式。这里不多作解释,想要更深入的了解请寻它处。tensorflow读取数据-tfrecord格式 运行datasets中的build_voc2012_data.py,将数据集转换为tfrecord格式,修改参数 这里可以直接使用datasets/build_...
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[:, 0]).all()和loss偶尔为nan的问题 解决方法:https://blog.csdn.net/u01301088...
简介: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 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...
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...
./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc vgg16 注意:因为我使用的是pascal_voc数据集,所以只需要更改对应数据集的ITERS的就行了,训练和测试的都要改,因为在train_faster_rcnn.sh的末尾会执行test_faster_rcnn.sh。 如果训练通过,不报错,则说明程序运行成功。
随着深度学习技术的发展,目标检测在各个领域都取得了显著的成果。Faster R-CNN作为一种高效的目标检测算法,广泛应用于图像识别、自动驾驶、安全监控等领域。本文将指导您如何在CPU配置下使用Faster R-CNN模型训练自己的数据集。
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 https://blog.csdn.net/hongxingabc/article/details/79039537...