1.首先制作需要的数据格式,在这里我是根据这篇博客来制作的,根据自己的要求做了少许的修改。对图像数据进行重命名的matlab程序如下: clc; clear; maindir='E:\faster_rcnn-master\正样本\'; name_long=6; %图片名字的长度,如000123.jpg为6,最多9位,可修改 num_begin=1; %图像命名开始的数字如000123.jpg...
如下图是voc2007数据集文件夹格式 JPEGImages:用来保存你的数据图片,当然,对于faster-rcnn来讲,所有的图片必须是jpg/jpeg格式,其他格式的话要转换一下。另外,一定要对图片进行编号,一般按照voc数据集格式,采用六位数字编码,如000001.jpg、000002.jpg等。 Annotations:这里是存放你对所有数据图片做的标注,每张照片的...
1. cd py-faster-rcnn 2. ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG_CNN_M_1024 pascal_voc 第四步,测试结果 训练完成之后,将output中的最终模型拷贝到data/faster_rcnn_models, 修改tools下的demo.py, 我是使用VGG_CNN_M_1024这个中型网络,不是默认的ZF,所以要修改以下几个地方: (1) 修...
在我寻求在最短的时间内构建最精确的模型时,我尝试了其中的R-CNN系列算法,如果读者们对这方面的算法还不太了解的话,建议阅读《目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法》。在掌握基本原理后,下面进入实战部分。 本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现faster R-CNN,这些数据集具有潜在的真实应用场景。 问题陈述...
├── infer_faster_rcnn.py ├── evaluate_yolov8.py ├── evaluate_faster_rcnn.py └── README.md 二、数据集准备 1. 数据集划分 假设数据集已经按照训练集、验证集和测试集划分好。 2. 标签转换 如果标签是xml格式,需要将其转换为YOLO格式(txt)。可以使用以下脚本进行转换: ...
配置py-faster-rcnn没什么好记的,文档也很多。 先说下数据集,需要准备三个文件夹:Annotations Images Imagelist Images文件夹 :存放所有的 train 和 val 的图片 Annotation文件夹 :存放对应图片的xml文件(因为我没找到专门的xml格式标注的行人检测数据集,所以就自己用labelimg手动标注了200张图片) ...
将数据集分隔成三部分分别用于faster-RCNN的训练,验证和测试,可以通过以下代码来实现: importcv2importosimportrandom root='/public/chenhx/Deep_learning_architecture/Faster-RCNN_TF/data/VOCdevkit/VOC2007/faster-RCNN-test1'fp=open(root+'/'+'name_list.txt','r')fp_trainval=open(root+'/'+'trainva...
这样就能顺利编译/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/文件夹了。 自己的数据集放在哪儿 为了尽量少改动代码,最方便的方式是按照源代码中的PASCAL VOC数据集的放置格式,即在.../py-faster-rcnn/data/文件夹下,新建一个名为VOCdevkit2007,然后,其子文件夹的目录树如下图: ...
Faster R-CNN整体架构 从编程角度来说, Faster R-CNN主要分为四部分(图中四个绿色框): Dataset:数据,提供符合要求的数据格式(目前常用数据集是VOC和COCO) Extractor: 利用CNN提取图片特征features(原始论文用的是ZF和VGG16,后来人们又用ResNet101) RPN(Region Proposal Network):负责提供候选区域rois(每张图给出...