2、下载预训练模型 官网提供两个预训练模型: 共同点:基于VOC07+12数据集进行训练。 不同点:前者的骨干网络为Resnet50,后者的骨干网络为VGG16。 注意:训练过程中,需要选取使用哪一种骨干网络,此时需要和预训练模型中的骨干网络对应。 3、处理数据集 (1)配置的数据集路径如上图左边的列表所示: Annotations:xml文...
a.使用交替优化(alternating optimization)算法来训练和测试Faster R-CNN,输出的结果在 $FRCN_ROOT/output下 cd $FRCN_ROOT ./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh [GPU_ID] [NET] [--set ...] # GPU_ID是你想要训练的GPUID # 你可以选择如下的网络之一进行训练:ZF, VGG_CNN_M_1024, VGG16 ...
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型,于Kaggle: 全球小麦检测🌾 上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见: TorchVision Faster R-CNN Finetuning TorchVision Faster R-CNN Inference 如果你没有 GPU ,也可于 Kaggle 上在线训练。使用介绍: Use Kaggle ...
打开/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt,使用编辑器的查找替换功能,将其中的数字21替换成你自己的数据集类别数+1,将数字84替换成你自己的(数据集类别数+1)*4,这个文件中共有3处21,一处84需要替换; 在/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end...
下载预训练模型,github给的链接已失效,可在百度网盘下载密码:lzns。 下载后将其放在data目录下,并进行解压: tar xvf voc_0712_80k-110k.tgz 然后在tf-faster-rcnn目录下建立预训练模型软链接: NET=res101 TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainval mkdir -p output/${NET}/${TRAIN_IMDB} cd outp...
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型,于 Kaggle: 全球小麦检测 🌾 上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见: TorchVision Faster R-CNN Finetuning TorchVision Faster R-CNN Inference 如果你没有 GPU ,也可于 Kaggle 上在线训练。使用介绍: Use Kaggl...
这个就是所谓的死读书害死人!所以我自己尝试了一下,发现是可以导出ONNX格式的,直接使用torchvision提供的预训练Faster-RCNN模型,通过脚本就可以直接导出ONNX格式模型,而且还能部署。然后我又测试了一下自定义的模型,发现也没问题。因此特分享一下给大家! Faster-RCNN转ONNX...
这个就是所谓的死读书害死人!所以我自己尝试了一下,发现是可以导出ONNX格式的,直接使用torchvision提供的预训练Faster-RCNN模型,通过脚本就可以直接导出ONNX格式模型,而且还能部署。然后我又测试了一下自定义的模型,发现也没问题。因此特分享一下给大家! Faster-RCNN转ONNX...
用ImageNet预训练的模型初始化共享的feature extractor和RPN,在对RPN进行训练。 固定RPN,使用step1得到模型所输出的proposal训练Fast R-CNN,但此时feature extractor的参数不共享,Fast R-CNN和RPN没有合并。 将Fast R-CNN的参数赋值给RPN并fix,训练其他的部分。
(1)使用 ImageNet 预训练好的模型训练一个 RPN 网络。 (2)使用 ImageNet 预训练好的模型,以及第(1)步里产生的建议区域训练Fast R-CNN 网络,得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。 (3)使用(2)中的网络初始化 RPN,固定前面卷积层,只有调整 RPN 层的参数。