1.下载地址:https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch 2.环境搭建过程参考yolov8地址:https://www.cnblogs.com/czeyu/p/18068440 3.将下载后的代码包解压后打开,配置解释器 4.进行测试,下载权重文件训练所需的voc_weights_resnet.pth或者voc_weights_vgg.pth以及主干的网络权重可以在百度云下载。 voc...
从这条命令就可以看出,我们是使用0id的GPU,使用ZF网络,预训练模型使用ZF.v2.caffemodel,数据集使用voc_2007_trainval,配置文件cfg使用faster_rcnn_alt_opt.yml。 先进入主函数: if __name__ == '__main__': args = parse_args() #获取命令行参数 #Namespace(cfg_file='experiments/cfgs/faster_rcnn...
5.在已训练的faster-rcnn模型上继续训练:使用--r参数 1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --bs 1 --nw 4 --cuda --r True --checksession 1 --checkepoch 30 --checkpoint 5959 (23条消息) if args.resume:从断点处开始继续训练模型——How to resume training?(Faster ...
打开configs文件夹,右键点击train.py,选择打开方式选择pycharm,选择mmd2虚拟环境,修改下图的configs为'../configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' 23.png 修改模型保存路径为你想要保存训练结果的路径,如下图: 24.png 9.鼠标右键run运行训练 其他经典算法[faster-rcnn]+[ssd]+[yolox]+[retin...
Faster-rcnn环境配置 使用FasterRcnn的环境配置 安装cuda: 下载途径:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux gcc降级:由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3gcc 最开始的时候是 GNU C Compiler, 如你所知,就是一个c编译器。但是后来因为这个项目...
安装及配置多数借鉴官网上的步骤:rbgirshick/py-faster-rcnn ### Installation (sufficient for the demo) 1. Clone the Faster R-CNN repository ```Shell # Make sure to clone with --recursive git clone --recursiverbgirshick/py-faster-rcnn ...
1.Faster RCNN 整体思路概述 如图1.1所示,Faster RCNN 的整体框架按照功能区分,大致分为4个模块,分别是特征提取网络backbone模块、RPN模块、RoI and RoI pooling模块和RCNN模块。 图1.1 Faster RCNN 整体框架 Backbone模块:主要负责接收输入数据,并进行数据预处理和特征提取得到输入图像对应的feature maps,并传递给下...
在ubuntu环境中将文件解压到py-faster-rcnn/data/下,执行命令 cd py-faster-rcnn/ ./tools/demo.py --net zf #--net:指定模型 8 运行faster rcnn demo时遇到的问题 问题1: File"/home/yuan/py-faster-rcnn/tools/../lib/rpn/proposal_layer.py",line64,inforward ...
# 1. 从Git上克隆 git clone https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git # 2. 打开文件夹并创建文件夹‘data’ cd faster-rcnn.pytorch && mkdir data # 3. 安装所需依赖 pip install -r requirements.txt # 4. 编译环境 cd lib sh make.sh ...
前言:faster-RCNN是区域卷积神经网络(RCNN系列)的第三篇文章,是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的,整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构,只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络(region proposal network,即RPN),这是整个...