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...
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...
(1).下载训练好的模型,下载后这个faster_rcnn_models文件夹在$FRCN_ROOT/data下面,可以从data/README.md中查看关于这个的详细介绍。这些模型是在VOC 2007 上训练的。(可在data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh文件中复制URL用迅雷下载) (2)运行demo cd $FRCN_ROOT ./tools/demo.py 2.训练PASCAL VOC ...
python train.py train --env='fasterrcnn' --plot-every=100 运行成功结果如下: 运行成功 利用Pycharm进行调试 因为在jupyter notebook中开启训练时使用了代码python train.py train --env='fasterrcnn' --plot-every=100,而在Pycharm中无法输入这样的命令进行debug,因此我对train.py做了以下修改: 调试入口...
下载预训练模型,github给的链接已失效,可在百度网盘下载密码:lzns。 下载后将其放在data目录下,并进行解压: tar xvf voc_0712_80k-110k.tgz 然后在tf-faster-rcnn目录下建立预训练模型软链接: NET=res101 TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainval mkdir -p output/${NET}/${TRAIN_IMDB} cd outp...
其中data/imagenet_models/ZF.v2.caffemodel 为需要下载的预训练的 ImageNet 模型,可运行如下命令下载,可能会因为网速下不下来,那就要另找途径了。。。 cd $PY_FASTER_RCNN ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh 可以先用小的迭代次数测试训练是否顺利,将 py-faster-rcnn/tools/train_faster_rcnn_alt_...
(1)下载用VOC2007训练好的模型 切换到py-faster-rcnn目录下,执行: ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh (2)下载ImageNet的预训练模型 从ImageNet训练来的Caffe models (ZF, VGG16) pre-trained,执行如下指令 ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh ...
参照py-faster-rcnn的使用说明,要训练模型需要下载一个训练好的VGG16模型用于迁移学习。在py-faster-rcnn/目录下打开bash,执行: ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh 或者直接在进入网址:https://dl.dropbox.com/s/gstw7122padlf0l/imagenet_models.tgz?dl=0下载预训练好的VGG16模型。
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./...
4.4 保存实验数据与下载 在训练和测试完成后,可以保存实验数据和下载权重文件,以便后续使用或进一步分析。 五、总结 丹摩智算平台提供的 GPU 云实例能够满足深度学习训练的需求,使得 Faster R-CNN 模型的训练和测试变得简单快捷。无论是学术研究还是商业应用,Faster R-CNN 都将为您的项目带来强大的目标检测能力。随着...