3、将标签转换为coco数据集格式(一)(可直接进行第4步,这一步仅作为探索中间过程的记录) (1)单个json文件转换为coco格式 在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时,数据集的格式要采用coco格式,所以利用labelme自带的json_to_dataset将自己的.json文件转换。该文件所在路径如下图所示: 打开json_to_dataset.py文件,...
b、在类ShapeConfig()里的 到此就可以测试自己训练的模型结果了。 9、最后的测试结果如下:
终端进入py-faster-rcnn下输入: ./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh0 ZF pascal_voc 第四部分:demo自己刚刚生成的ZF_models ZF_faster_rcnn_final.caffemodel拷贝到data/faster_rcnn_models(删除以前生成类似的model)中。 2、修改/tools/demo.py为: (1) CLASSES =('__background__', 'people'...
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...
Sparse_RCNN训练自己的数据集 一、coco格式数据准备 二、修改配置文件 sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml NUM_CLASSES =1 person一类 三、模型训练 python train.py 训练完成在output目录下生成模型文件 四、模型测试 python demo.py
本文以Airbus Ship Detection Challenge为例,讲述如何基于Detectron内的Mask R-CNN训练自己的数据。 1、环境准备(Docker) Detectron基于Caffe2,环境极为复杂,建议使用docker来部署。官方提供了镜像的dockerfile:facebookresearch/Detectron,编译即可生成本地镜像。我在此基础上做了一些修改,主要是安装了vim、添加了阿里软件...
https://www.jianshu.com/p/a672f702e596 本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程。 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5
一、数据集准备 (训练集验证集测试集的数据分别准备) 1、标注数据集 大多数人会用labelme来标注数据集,然后用labelme将每张标注图片都生成一个json文件。labelme教程网上很多,这里不再赘述。 本人由于原图的标注目标很小,用labelme标注未免不精确,所以先用PS手动标注后再写代码把标注图转换成了labelme格式的json文...
二、标注数据集 下一步开始标注数据,在终端中输入下面的代码会自动打开标注工具: labelme 接着选择第二项打开文件夹,如下图所示: 选择数据图片所在文件夹,右键对图片逐个标注。并填写标签信息。标注好后点击D切换到下一张,这里会弹出保存界面,直接保存到我们原图像所在文件夹即可。将图片全部标注好后,得到如下的全...
本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程。 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5.1,caffe-gpu的配置过程可以参考:Ubuntu16.04配置caffe-GPU环境。 第一步:制作自己的数据集 ...