考虑到源码中没有数据集划分程序,这里把划分代码贴出来,替换成自己的各个文件路径后直接运行就可以自动生成所需的txt文件啦。 #数据集划分集类importosfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split image_path= r'F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/JPEGImages'image_list=os.listdir(image_path) names=[]...
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...
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_voc2012_data.py的代码。 pyth...
'VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel'), 'zf': ('ZF', 'ZF_faster_rcnn_final.caffemodel')} (3)在训练集图片中找一张出来放入py-faster-rcnn/data/demo文件夹中,命名为000001.jpg。 '000001.jpg'](只需这一类图片的一张,其他删除或注销) for im_name in im_names: print '~~~' print 'Demo...
https://www.jianshu.com/p/a672f702e596 本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程。 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5
打开Configs文件夹中的faster_rcnn文件夹中的faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 11.png 打开后如下图: 找到该文件: 12.png 修改num_classes为你的数据集的种类数量 13.png 回到根目录如图: 14.png 打开mmdet文件夹,打开datasets文件夹,打开coco.py ...
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...
打开/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt,使用编辑器的查找替换功能,将其中的数字21替换成你自己的数据集类别数+1,将数字84替换成你自己的(数据集类别数+1)*4,这个文件中共有3处21,一处84需要替换; 在/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end...
https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 clone下来后在开始训练前需要完成几处的改动。 修改自己数据集的类别 # lib/datasets/pascal_voc 33行,将下列代码注释掉:# self._classes = ('__background__', # always index 0# 'aeroplan...
在Faster R-CNN上训练自定义数据集，无论是一类或多类，关键在于数据集的准备与配置。Faster R-CNN使用区域提议网络(RPN)而非Selective Search。关于重构代码以适应Faster R-CNN，可以参考一些开源代码，这里提供一个简单的dataloader示例。在`modules/utils/datasets`文件夹下，dataloader的编写简明易懂，对...