训练完成以后,接着进行测试,遇到错误: IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/disk/yeler082/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/results/VOC2007/Main/comp4_6ce7e048-737f-4cfb-9dbf-490555a32f72_det_test_L.txt' 解决办法是将以前voc数据集中的results目录拷贝到自己生成数据集的对应...
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...
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...
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...
简介:FRCNN来袭 | Faster RCNN与FCN永不遗忘,联邦学习+边缘数据既保护隐私也提升性能 在现代社会,视觉数据的数量迅速增加。在很多情况下,数据存储在地理上不同的位置,因此需要大量的时间和空间来整合。有时,还有关于隐私保护的法规,这会阻止数据的整合。
./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 ZF pascal_voc 然后回碰见faster-rcnn系列assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()和loss偶尔为nan的问题 解决方法:https://blog.csdn.net/u013010889/article/details/53193027?
PASCAL VOC 2007数据集 实验中使用的两个baseline结构为: ZF网络是5个卷积层+3个全连接层 VGG16是13个卷积层+3个全连接层 RPN的有效性 因为Faster RCNN主要的贡献就是提出了RPN,所以基于Fast RCNN的backbone结构,论文首先就比对了RPN的有效性。也就是和其他的候选框挑选方法做比对:Selective Search和EdgeBoxes。
1、下载Faster R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2、安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,列出了需要安装的扩展包名字。可以在cmd中直接运行以下代码: pip install -r requirements.txt 或者使用pip命令一个一个安装,所需要的扩展包有:cython、opencv-python、...
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) Imagelist文件夹 :存放用于训练的图片名称.txt ==>此三个文件夹均放在 /home/cc/py-faster-rcnn/lib/datasets/xingren 文件夹下 || 也可根据个人爱好,只需注意要修改读取文件...
一、数据集准备 我们在做目标识别时,大家都知道要有训练集、验证集以及测试集,当然数据集格式也有很多种,我们这里使用的是pascal_voc数据格式。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...