faster rcnn训练需要图像的bounding box信息作为监督(ground truth),所以你需要将你的所有可能的object使用框标注,并写上坐标,最终是一个XML格式的文件,一个训练图片对应Annotations下的一个同名的XML文件 参考官方VOC的Annotations的格式: <annotation> <folder>VOC2007</folder> #数据集文件夹 <filename>000105.jpg...
(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 ...
打开configs文件夹,右键点击train.py,选择打开方式选择pycharm,选择mmd2虚拟环境,修改下图的configs为'../configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' 23.png 修改模型保存路径为你想要保存训练结果的路径,如下图: 24.png 9.鼠标右键run运行训练 其他经典算法[faster-rcnn]+[ssd]+[yolox]+[retin...
在图2中还有一个大大的红色的框框,这个框框表示在实际使用的时候的流程。 我想,图2可以很明白的看出faster-rcnn是怎么工作的。只需要结合具体的代码,再理解一下就行。
论文:《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》 摘要:算法主要解决两个问题: 1、提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域; 2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。 一、 RPN网络结构 RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域,类似于以往目标检测中的Selec...
Faster-rcnn在前两个算法的基础上进行了改进。Faster-rcnn引入了RPN网络用来代替 Selective Search选取候选区域。 上图所示faster-rcnn的流程图,faster-rcnn主要分为四个部分:1.特征提取 2.RPN 3.ROI感兴趣区域 4.分类和回归。 Conv Layer: 卷积层包括一系列卷积(Conv + Relu)和池化(Pooling)操作,用于提取图像...