py-r-fcn训练自己的数据

最新推荐文章于 2021-12-07 11:27:57 发布
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本文介绍如何使用Py-R-FCN项目搭建基于VOC格式的目标检测训练环境，并提供详细的步骤指导，包括数据集准备、Caffe编译配置、训练脚本运行等关键环节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

按照voc格式制作训练数据，Main里面只需要train，trainval就可以。文件夹格式和voc2007的要一样，这样可以防止更改里面的东西。

以及.prototxt

在编译caffe时如果报cudnn错误（版本不匹配），注释掉cudnn时可以正常编译时，则将src/caffe/layers/，src/caffe/util,include/caffe/layers/,include/caffe/util/下面的cudnn_更换成可以编译通过的版本
r-fcn 下面的lib需要make
python ./tools/train_net.py --gpu 1 --solver models/pascal_voc/ResNet-50/rfcn_end2end/solver_ohem.prototxt --weights data/models/ResNet-50-model.caffemodel  --iters 3000 --cfg experiments/cfgs/rfcn_end2end_ohem.yml --imdb voc_2007_trainval
参考：https://blog.youkuaiyun.com/byplane/article/details/73603861
A20120942
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Mxnet 下 R-FCN 训练自己的数据集
xy_zhangchn的博客
09-17 752
前言 这篇文章最开始由我写在简书，欢迎到简书关注我 Link SSD 对于小物体的检测远不及 R-FCN。因为工作的需要就训练了一个 R-FCN 的模型。使用到的 Deformable-ConvNets 在这里 制作 Pascal VOC 格式数据集 使用 LabelImg 标记数据集，将生成图片对应的 .xml 文件。下载地址：LabelImg for win and linux (ma...
Windows下配置R-FCN
小咸鱼_的博客
07-11 7922
论文：https://arxiv.org/abs/1605.06409 代码：https://github.com/daijifeng001/r-fcn 环境：Win7 64位； GPU：GTX970； VS：2013 CUDA：7.5 1.下载mex文件： http://pan.baidu.com/s/1i4OlG7z  2.下载作者训练的模型：（ResNet-1
R-FCN训练自己得数据集（代补充）
zxmyoung的博客
09-02 543
前言 RFCN和faster rcnn算法模型原理非常类似，也有RPN，也是分两阶段来进行目标检测。主要不同点就是RFCN添加了Position Sensitive ROI Pooling层,这样使得ROI Pooling前已经带有位置信息，后面只需要做分类即可。基于这一改变，使得后面全连接层可以省略掉，模型size减少很多，计算量大为减少，从而效率提高了，而准确度还能和faster rcnn相当。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/deta
fcn数据集制作及训练自己的数据集
ncloveqy的博客
09-01 6605
经过数天的爬坑，终于搞定了fcn数据集制作及训练自己的数据集。caffe安装是一个痛苦的过程，没有去编译caffe源码，是用anaconda安装的，有需求的同学可以自行百度一下。下面来讲讲怎么制作自己的数据集。 1.制作自己的数据集 我自己的数据集是包括原图及每张原图对应的mask图。这里讲两种方法，一是修改自己的数据集格式，二是修改源码。 1.1修改自己的数据集格式 看caffe f...
PY-R-FCN+ResNet101训练自己数据集时的问题
weixin_30551947的博客
07-25 798
py-R-FCN源码下载地址： https://github.com/Orpine/py-R-FCN 配置环境省略 1、测试Demo 下载已训练模型（自己云盘）将模型放入data/rfcn_models中 运行： ./tools/demo_rfcn.py --net ResNet-101 2、拷贝数据集 我这里训练选择的是在VOC2007的基础上添加一些数据集： ...
py-R-FCN的预训练模型
01-08
**Py-R-FCN预训练模型详解** Py-R-FCN（Python实现的Region-based Fully Convolutional Networks）是一种用于目标检测的深度学习框架，它基于FCN（全卷积网络）并结合了区域建议网络（RPN）的概念。R-FCN在目标检测...
py-R-FCN的ResNet50和ResNet101预训练模型
02-21
本资源提供的"py-R-FCN的ResNet50和ResNet101预训练模型"是基于Caffe框架的，特别适用于目标检测任务。 首先，我们要理解什么是R-FCN（Region-based Fully Convolutional Networks）。R-FCN是一种深度学习的目标...
【目标检测四】 R-FCN使用教程（测试或训练自己的数据）
gusui7202的博客
02-21 3377
用了好久，都没写，还是按惯例写一下。总体步骤其实就是上面流程图那样。安装、配置、下载预训练模型、放入自己数据、修改模型结构然后训练和测试，每个模型都是这个流程。 安装 1.下载源码 https://github.com/Orpine/py-R-FCN Py=python版本 2.安装caffe依赖和caffe 1）安装依赖 pip install cython pip i...
R-FCN训练自己数据集
最新发布
09-14
为了训练R-FCN模型使用自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，将你的数据集准备好，包括图像和相应的标注。确保你的标注与R-FCN的要求相匹配，通常是使用PASCAL VOC格式或COCO格式的标注。 2. 接...
pytorch用voc分割数据集训练FCN
女神sha手的博客
12-07 3961
语义分割是对图像中的每一个像素进行分类，从而完成图像分割的过程。分割主要用于医学图像领域和无人驾驶领域。 和其他算法一样，图像分割发展过程也经历了传统算法到深度学习算法的转变，传统的分割算法包括阈值分割、分水岭、边缘检测等等，面临的问题也跟其他传统图像处理算法一样，就是鲁棒性不够，但在一些场景单一不变的场合，传统图像处理依旧用的较多。 FCN是2014年的一篇论文，深度学习语义分割的开山之作，从思想上奠定了语义分割的基础。 Fully Convolutional Networks for Sema
R-FCN修改训练自己的数据
jicong44的博客
07-09 1480
源码链接：https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN 一 train_agnostic_ohem.prototxt 修改为对应的类别： 根据设置的anchor个数修改 根据设置的anchor个数修改 根据设置的anchor个数修改 这里只有两类，表示前景和背景： 根据设置的类别个数修改 不用改，只用与区分前景和背景 根...
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一苇以航
12-03 1万+
以下文章图片莫名图片丢失，最新版请见：Github 欢迎star和提issue或者PR~ pytorch FCN easiest demo 这个repo是在读论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation时的一个pytorch简单复现，数据集很小，是一些随机背景上的一些包的图片（所有数据集大小一共不到80M），如下图 ...
py-R-FCN源码分析
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01-05 6897
softmax_loss_ohem_layer.cu #include #include #include #include "caffe/layers/softmax_loss_ohem_layer.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" namespace caffe { template __global__ void
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03-17 6667
FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文： https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现： 本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912但是修改了部分代码，加...
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Bankeey的博客
08-25 2432
搭建py-R-FCN遇到的问题记录。 make pycaffe 报错 src/caffe/layers/box_annotator_ohem_layer.cu(49): error: a template argument may not reference a local type           detected during instantiation of "void caf
Ubuntu16.04+Cuda8.0+cuDNN6配置py-faster rcnn
一江明澈的水的专栏
03-14 1349
0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法 ，时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一，基于该框架后续推出了 R-FCN，Mask R-CNN 等改进框架，但基本结构变化不大。同时不乏有SSD，YOLO2等骨骼清奇的新作，虽然在速度上大幅度领先Faster R-CNN，尤以SSD lite和yolo lite为甚， 但精度上依然以Faster R-...
基于Pytorch的FCN实现
YZXnuaa的博客
03-21 1万+
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R-FCN算法的Caffe实现
AI之路
06-03 3300
本博文介绍如何在Caffe上实现R-FCN，关于R-FN的算法讲解和Caffe代码详解可以参考另外一篇博客：Object Detection算法——R-FCN算法及Caffe代码详解git地址：https://github.com/Orpine/py-R-FCN 基本上按照这个git上的readme.md的流程进行并假设你本机的Caffe本来就可以正常使用，接下来详细讲解可能会遇到的坑：1、先从g
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