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 ...
如果使用ResNet101作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master,在之前使用VGG16作为预训练模型的训练步骤基础上需要修改几个地方。 第一个,在之前的第6步时,改为下载预训练模型ResNet101,在./data文件夹下新建文件夹imagenet_weights,将下载好的resnet_v1_101_2016_08_28.tar.gz解压到./...
这儿对预训练模型又有了一点理解,也是之前在做VGG实验时在困惑的点,预训练模型在使用时可以有两种做法:一种是Frozen,将参数锁住,在下游应用时不再改变;另一种就是Fine-Tuning,即将参数初始化为预训练模型的参数,下游应用时这里的参数仍然可以改变。 好了进入正题: RNN RNN结构最大的特点就是融入了时序信息,其结构...
每次生成的模型都会保存在default/voc_2007_trainval/default目录下。 三、测试过程 1、添加训练模型 新建Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/output/vgg16/voc_2007_trainval/default目录。把训练生成的模型(default/voc_2007_trainval/default目录下的四个文件)复制到新建目录下,并重命名为如下图: 2、修改demo...
Faster R-CNN 框架 二. 特征提取 最初的Faster R-CNN使用了预训练的VGG16作为backbone进行特征提取,实现方法是加载预训练模型,抽取并分离前面的卷积层和后面的全连接层,固定卷积层中部分层的权重,用作特征提取,而全连接层则给 RoIHead 用作分类和回归。
(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。
1) 使用在ImageNet上预训练的模型初始化共享卷积层并训练RPN。 2) 使用上一步得到的RPN参数生成RoI proposal。再使用ImageNet上预训练的模型初始化共享卷积层,训练Fast R-CNN部分(分类器和RoI边框修订)。 3) 将训练后的共享卷积层参数固定,同时将Fast R-CNN的参数固定,训练RPN。(从这一步开始,共享卷积层的...
简介:学习 Faster R-CNN 模型,为了了解其中网络的结构,利用 PascalVOC 数据集,来扩展网络的类别(原来有 20 类)。过程分为:数据准备 ==> 相关文件修改 ==> 训练网络 ==> 测试 最近在学习 Faster R-CNN 模型,为了了解其中网络的结构,利用 PascalVOC 数据集,来扩展网络的类别(原来有 20 类)。过程分为:数据...
caffe-fast-rcnn 这里是caffe框架目录 data 用来存放pretrained模型,比如imagenet上的,以及读取文件的cache缓存 experiments 存放配置文件以及运行的log文件,另外这个目录下有scripts可以用end2end或者alt_opt两种方式训练。 lib 用来存放一些python接口文件,如其下的datasets主要负责数据库读取,config负责cnn一些训练的配置选...
在本文中,我们将探讨如何使用Python 3.8和Faster R-CNN进行目标检测训练。 Faster R-CNN简介 Faster R-CNN是由Facebook AI Research (FAIR)开发的一种目标检测算法。它扩展了之前的R-CNN和Fast R-CNN模型,通过引入Region Proposal Network (RPN)来显著提高目标检测的速度和准确性。Faster R-CNN由以下几个主要...