首先,数据集的地址是/fast-rcnn/Rjmgc_data 训练用的图片放在了/fast-rcnn/Rjmgc_data/data/Images 训练图片的文件列表“train.txt”放在了/fast-rcnn/Rjmgc_data/data/ImageSets 标记xml文件放在了/fast-rcnn/Rjmgc_data/data/Annotations 然后需要一个记录了selective_search的mat文件,放在了/fast-rcnn/...
第二个是scripts,里面放了三个脚本文件,分别为下载在VOC2007上训练的Faster R-CNN模型、下载预训练的分类模型(ZF或者VGG16) 和设置数据集的符号链接的脚本文件。 experiments 该文件下又有三个文件夹,第一个是cfg,用来存放faster r-cnn两种训练方式alt_opt和end2end的配置文件,第二个是scripts,下面有三个脚本,...
(1).下载训练好的模型,下载后这个faster_rcnn_models文件夹在$FRCN_ROOT/data下面,可以从data/README.md中查看关于这个的详细介绍。这些模型是在VOC 2007 上训练的。(可在data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh文件中复制URL用迅雷下载) (2)运行demo cd $FRCN_ROOT ./tools/demo.py 2.训练PASCAL VOC ...
output_dir=get_output_dir(imdb) ##训练的输出路径:'py-faster-rcnn/output/faster_rcnn_alt_opt/voc_2007_trainval'print'Output will be saved to `{:s}`'.format(output_dir) model_paths=train_net(solver, roidb, output_dir, ##进入训练网络,其实里面还包裹了一层solver,定义该对象之后才进行训练。
运行结果如下: 自定义对象检测Faster-RCNN模型转换为ONNX部署 后来我基于torchvision训练了一个Faster-RCNN自定义对象检测模型来识别无人机跟鸟类,部分数据来自一位好友的赞助。然后我把这个模型转换为ONNX格式,也可以成功部署并推理,截图如下: 努力分享优质的计算机视觉相关内容,欢迎关注:咕泡AI ...
接上一篇文章Faster R-CNN(三),我们依次讨论SGDSolver初始化,设置网络的初始输入数据roidb,以及迭代训练函数Step。 因为SGDSolver的继承自Solver,从Solver构造函数中可见,读取./models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/solver.prototxt并反序列化到SolverParameter类实例中, 然后读取.models/pascal_voc/VGG16/fast...
参照py-faster-rcnn的使用说明,要训练模型需要下载一个训练好的VGG16模型用于迁移学习。在py-faster-rcnn/目录下打开bash,执行: ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh 或者直接在进入网址:https://dl.dropbox.com/s/gstw7122padlf0l/imagenet_models.tgz?dl=0下载预训练好的VGG16模型。
Faster RCNN 的训练是一个交替训练的过程,主要是对RPN和Fast RCNN进行训练。 Faster RCNN训练策略 用ImageNet模型提取特征,独立训练一个...
之前提到过,Faster R-CNN 第一步要使用在图片分类任务 (例如,ImageNet) 上预训练好的卷积神经网络,使用该网络得到的中间层特征的输出。这对有深度学习背景的人来说很简单,但是理解如何使用和为什么这样做才是关键,同时,可视化中间层的特征输出也很重要。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。原始的 Faster R...
第一步:首先训练RPN,然后使用proposals训练Fast R-CNN; 第二步:网络由Fast R-CNN微调,应用于初始化RPN,反复迭代这一过程; ② approximate joint training 近似联合训练 第一步:在训练过程中,RPN和Fast R-CNN融合到一个网络; 第二步:在每一次SGD迭代,当训练Fast R-CNN检测器时,前向传播生成region proposals;...