同时把./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh的ITERS也改成200。 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。 开始训练(这里最后的vgg16就是对应的权重数据,名字要对的上,01是GPU的I...
from pycocotools.coco import COCO 1. 刚才说了annotation文件夹下有json文件,假设这个json文件的路径为ann_path(包括json) 把这个路径传给COCO API self.coco_api = COCO(ann_path) 1. 然后你就能用这个coco_api提取各种数据, 比如提取类别转为label self.cat_ids = sorted(self.coco_api.getCatIds()) s...
Cascade R-CNN和Faster R-CNN是两种流行的目标检测算法,它们在COCO等标准数据集上取得了卓越的性能。本文将介绍如何使用这两种算法在自定义的COCO数据集上进行训练,并分享实践经验。 二、数据准备 在开始训练之前,我们需要准备自定义的COCO数据集。COCO数据集是一种用于目标检测、分割和标题生成的大型图像数据集,包含...
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=[]...
mmdetection3.0.0是通过一个配置文件来定义数据格式,网络模型,训练测试超参数等等所有的属性。因此,编写一个配置文件即可。值得注意的是官方文档的微调代码给的示例配置文件采取的mask-rcnn模型,如果你只想做目标检测而不是分割的话,请用faster-rcnn。因为mask-rcnn的配置文件写起来更麻烦,而且分割部分也对检测来说是...
最近在实验室复现faster-rcnn代码，基于此项⽬/（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...
手动将下载的数据集文件夹VOCdevkit修改名字为VOCdevkit2007放入faster rcnn目录下的Data文件夹里。也可以通过以下代码实现,改名字是因为代码中是VOCdevkit2007。 1 2 cd $FRCN_ROOT/data ln-s $VOCdevkit VOCdevkit2007 七.下载预训练的模型 这一步下载需要FQ往往下载不成功,因此可以在此网盘中下载https://pan....
faster-rcnn默认的数据集形式有pascal voc、coco和kitti等,然而这些数据集都有固定的形式,就拿pascal voc来说,其每一张图片单独对应一个xml文件,该xml文件用于描述目标位置及种类等,是一个类似于html的文本,需要特定解析才能得到想要的信息!然而,在训练我们自己数据时,并不一定要迎合这种数据格式,很多时候,我们直接...
执行训练: ./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。
./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 1 coco res101 这里使用pascal_voc格式的数据集,预训练模型采用vgg16. 5、测试网络 ./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc vgg16 ./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh 1 coco res101 ...