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...
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...
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...
在我寻求在最短的时间内构建最精确的模型时,我尝试了其中的R-CNN系列算法,如果读者们对这方面的算法还不太了解的话,建议阅读《目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法》。在掌握基本原理后,下面进入实战部分。 本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现faster R-CNN,这些数据集具有潜在的真实应用场景。 问题陈述...
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...
ln-s <数据集的文件路径>/example $PY_FASTER_RCNN/data/example_devkit/data 2. 添加 lib/datasets/yourdatabase.py 文件 在$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 tutori...
二、Fast R-CNN 小批量抽样。在微调期间,每个SGD小批量是从N=2个图像构建的,选择单形式上是随机的(作为通常的做法,我们实际上迭代一吃掉数据集的排列)。我们使用大小R=128的迷你批次,从每个图像中采样64 ROI。如[9],我们从对象建议中选取25%的Rol,这些Rol与至少0.5的地面真实限界框有交集。这些rols包括用前景...
RCNN基于特征金字塔网络创建一系列边界框。这些特征通过一系列卷积被区域 Proposal 网络扫过,这些卷积构建了一系列参数和权重,这些参数和权重在整个网络中传播。在这个网络中,特征是按金字塔反金字塔的方式构建的,这促使正在处理的数据迅速减小特征大小,然后被重建到原始大小。这样做可以最小化数据损失,同时保持理想性能...