Faster RCNN 训练自己的数据集

最新推荐文章于 2024-09-24 21:04:58 发布

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本文详细介绍了如何使用Faster RCNN在MATLAB环境下搭建训练环境，制作数据集，以及进行网络模型修改和训练。首先，通过添加必要的文件和修改配置来准备环境，接着讲解如何将自己的数据集转化为与VOC2007类似格式。接着，对代码进行细节修改，包括修改数据集路径、图片格式、类别设置等。训练完成后，对模型进行调整并测试。提供了一个完整的流程，帮助读者成功训练自定义数据集。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、 faster rcnn环境搭建
下载源码 https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn python版本
https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Matlab版本
本文介绍matlab版本的配置过程:
1、在Faster_rcnn-master目录下添加bin文件
2、在Faster_rcnn-master目录下添加models文件
3、在external/caffe目录下添加MATLAB文件
4、添加datasets文件夹，文件夹内为数据集，可以使用VOC2007或者自己的数据集
5、如果想直接测试，不需要添加datasets文件夹在Faster_rcnn-master目录下添加output文件，文件为训练好的模型，就可以直接运行experiments/script_faster_rcnn_demo.m，注意：运行时目录应在主目录Faster_rcnn-master下
6、如果训练VOC2007数据，只需下载VOC2007的数据集，存放在datasets文件夹中，如果训练自己的数据集，则需要把自己的数据集做成和VOC2007相同格式的。
二、制作数据集
我的数据集的图片格式是png，标记内容存储在txt中，写一个txt到xml格式转换的数据接口。
三、细节修改
1、 datasets/VOCdevkit2007/VOCcode/VOCinit.m
这里写图片描述
将VOC2007改成自己数据集文件夹的名字