Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)

最新推荐文章于 2025-03-12 13:50:34 发布

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小咸鱼_

最新推荐文章于 2025-03-12 13:50:34 发布

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分类专栏： Deep Learning caffe

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/51332084

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这篇博客介绍了如何使用Python版本的Faster R-CNN在Linux环境下，结合自己的数据集进行训练。文章详细阐述了从配置Caffe到修改源代码以适应自定义数据集的全过程，并提供了训练、测试和查看结果的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。

Faster-RCNN源码下载地址：

本文用到的是Python版本，在Linux下运行。

准备工作：

1.配置caffe

这个不多说，网上教程很多。

2.其他的注意事项

这里说的挺详细了，认真看看吧。地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn（主要内容如下）

下面大概翻译一下上面网址的内容吧。

（1）安装cython, python-opencv,easydict

pip install cython
pip install easydict
apt-get install python-opencv

（2）下载py-faster-rcnn

# Make sure to clone with --recursive
git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

如图：

（3）进入py-faster-rcnn/lib

执行make

如图：

（4）进入py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn

执行 cp Makefile.config.example Makefile.config

然后，配置Makefile.config文件，可参考我的配置：Makefile.config文件

配置好Makefile.config文件后，执行：

make -j8 && make pycaffe

如图：

（5）下载VOC2007数据集

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