其中这一步可以自己框人,因为2个视频就10张图片,但是,之后的数据集,应该是上万张,而且一张图片可能多达40个人,自己手动标注会很累的,所以这里采用我之前写的博客里的方法,使用detectron2里的faster rcnn 实现人的自动框出。 【faster rcnn 实现via的自动框人】使用detectron2中faster rcnn 算法生成人的坐标,将...
经过一些小改动(We conjecture that the reason for this gap is mainly due to the definition of the negative samples and also the changes of the mini-batch sizes),在COCO数据集上,Fast RCNN比之前的那片论文给出的结果要好一点,而且在0.05和0.95这两个IoU上区别不大。 Faster RCNN在COCO上的表现比Fa...
第一步:准备自己的数据集 (1). 首先,自己的数据集(或自己拍摄或网上下载)分辨率可能太大,不利于训练,通过一顿操作把他们缩小到跟VOC里的图片差不多大小。 在/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007 (找到你自己文件相对应的目录),新建一个python文件(如命名为trans2voc_format.py) 把以下内容粘贴复制进...
在GoogleNet层里面是做了两遍5X5的卷积,池化,ReLU激活,然后调用Inception,最后再做一个全连接完成,接下来我们直接训练看看效果。 训练结果 上图中可以看到,用GoogleNet的训练,预测率达到了98%了,由于模型的网络结构比较复杂,相应的训练时间也花了29分41秒。 在train.py中加入了训练的图像显示,左边是loss的曲线,右边...
使用py-faster-rcnn训练自己的数据集www.jianshu.com/p/a672f702e596 Faster R-CNN Tensorflow实现之数据集制作(3)---xml文件信息写入txt文件中blog.csdn.net/jcli1_14/article/details/81458847 搜集了12张台标照片,对其每张图片的cctv1---cctv12打标注。一共有12个类别。
训练过程的loss: 训练结果: 可以看到结果很差,因为就迭代了20轮。 十一、替换自己的数据 首先,在tf-faster-rcnn/lib/datasets目录下的pascal_voc.py里的第36行更改自己的类别,‘_background_'切记不可删掉,把后面的原来的20个label换成自己的,不用更改类别数目,也没有地方可以更改。
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 v5.1,caffe-gpu的配置过程可以参考:Ubuntu16.04配置caffe-GPU环境。 第一步:制作自己的数据集 ...
详细的使用可以参考网上的其他说明.至此,标签数据我们已经做好.我们将制作的数据按照VOC2007的格式进行放入. -生成训练,测试数据.在这里,我们利用代码来生成 ```python import os import random def _main(): trainval_percent = 0.5 train_percent = 0.5 ...
训练速度比RCNN快9倍，推理速度比RCNN快213倍，且在PASCAL VOC 2012数据集上的mAP更高。