Faster R-CNN训练过程 和之前的目标检测网络训练类似,都是在一个预训练网络的基础上进行训练的。在本文中主要使用4-step交替训练法来训练Faster R-CNN,主要步骤如下: 预训练特征提取网络:通常使用在大规模图像分类数据集上预训练的网络。 交替训练RPN:使用训练图像通过特征提取网络提取特征,然后训练RPN以生成区域提议。
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...
定义数据种类,需要修改的地方在mmdetection/mmdet/datasets/coco.py。把CLASSES的那个tuple改为自己数据集对应的种类tuple即可。例如: CLASSES = ('bicycle', 'car', 'bus', 'person','tvmonitor') 1. 接着在mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py修改coco_classes数据集类别,这个关系到后面test的时候...
以voc数据集,faster_rcnn为例 修改schedule_1x.py文件 修改最后一行的训练epoch 修改配置文件(/home/lhh/workspace/AnacondaProjects/mmdetection/mmdetection/configs/fast_rcnn)中的fast_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py设置配置文件的位置,数据类型的位置 创建文件夹work_dir保存训练过程及结果 运行(具体需要看train.py...
在轻松掌握 MMDetection 中常用算法(一):RetinaNet 及配置详解一文中,对经典 one-stage 目标检测算法 RetinaNet 以及相关配置参数进行了详细说明,本文解读经典 two-stage 算法 Faster R-CNN 以及改进版Mask R-CNN。需要特别注意的是:如果涉及到和 RetinaNet 相同的配置,本文不再进一步描述,读者请查看 RetinaNet 一文解...
MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱,提供了多种目标检测算法的实现,包括Faster R-CNN。在本文中,我们将介绍如何在COCO数据集上使用MMDetection来训练和测试Faster R-CNN模型。 1. 环境配置 首先,你需要确保你的系统中安装了必要的依赖库。MMDetection需要Python 3.6或更高版本,以及PyTorch 1.0或更高版本...
本文记录 mmdetection 对 Faster RCNN 训练的流程,包括标签获取,anchor 生成,前向训练,以及各步骤中 tensor 的形状,仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。 整体流程 Faster RCNN 作为二阶段检测器,第一阶段在特征图上生成密集的 anchor,通过简单的卷积筛选掉一些置信度很低的 anchor,并且控制正负样本 anchor 的...
faster rcnn训练自己的数据集 数据集 github 百度云 rcnn训练自己的数据集 faster rcnn数据集 一、训练(trainval)1. 制作voc格式的kitti数据集,并链接到data/数据集软链接 格式ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007我们的:(这三个都要链过去,只链一个1819不够的)cd data/ln -s /home/zhaoxl/jiaqun/lujialin...
MMDetection使用配置文件来定义训练参数,包括模型类型、优化器、学习率、数据集路径等。你需要创建一个配置文件来定义你的Faster R-CNN训练任务。配置文件通常是一个YAML文件,例如configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py。 你可以根据自己的需求修改这个配置文件。例如,如果你想修改类别数量,你可以找到...
rcnn_train_cfg, concat=True): pos_bboxes_list= [res.pos_bboxesforresinsampling_results] neg_bboxes_list= [res.neg_bboxesforresinsampling_results] pos_gt_bboxes_list= [res.pos_gt_bboxesforresinsampling_results] pos_gt_labels_list= [res.pos_gt_labelsforresinsampling_results] ...