FasterRCNN训练自己的数据集方法记录

最新推荐文章于 2025-06-12 16:50:08 发布
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#人工智能 #神经网络 #pytorch #深度学习 #计算机视觉 #目标检测

参考与学习链接

Pytorch 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台（Bubbliiiing 深度学习 教程）_哔哩哔哩_bilibili

B导源码：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch 

一、数据集类别修改

二 、数据集图片放置

分别放置为XML文件、关于训练、测试、验证文件的txt文件放置、JPG图像。

三、训练划分

在voc_annotation.py下划分比例。

位置：

 比例设置：

 运行后即可划分上面提到的txt文件。

四、训练

在train下修改classes_path = 'model_data/voc_classes.txt'

其他参数如冻结的epoch之类可按需调整，即可开始训练自己的数据集！

 

使用Faster RCNN训练自己的数据集
SpadgerZ的博客
05-12 1万+
使用Faster RCNN训练自己的数据集，过程不太顺利，踩坑数次，所以把流程记录一下。 所使用的代码版本：faster-rcnn.pytorch 1.源码及环境配置 原Github版本使用的Pytorch==0.4.0，但是看了网上的博客记录这个版本有较多错误无法解决，建议使用Pytorch==1.0.0及以上版本； 源码 Pytorch0.4.0版源码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git Pytorch1.0.0版源码：https
Faster RCNN训练自己的数据集（自用）
qq_57030255的博客
10-28 2497
中，运行如下代码，生成Main文件夹中的train.txt和val.txt，切记文件存放格式和文件夹名字一定要完全一样！在代码中需要修改files_path、val_rate、train_f和eval_f。生成的Main文件夹中的两个txt文件内容是。上述代码需要修改的地方就是。图片的名字去掉.jpg后缀。相关文件地址，如下图所示。（根据个人硬件性能调整）中，xml标签文件放到。
用Faster Rcnn 训练自己的数据成功经验(matlab版)
01-14
本文将结合Matlab环境，分享在使用Faster R-CNN训练自己的数据集时的成功经验，同时着重介绍如何将数据集转换为VOC2007格式以适应Faster-RCNN训练。 首先，为确保Faster R-CNN的顺利训练，必须下载并安装Matlab版本...
Win10 faster-rcnn pytorch1.0入坑记录及数据集准备
01-20
环境：win10 py36 cuda10 pytorch1.0 源代码：pytorch1.0 ...也可以去源码的issue将faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\model\csrc\cuda中的两个ROIXXXXX.cu进行修改。 要修改的就是这两个.cu文件的dim3 gri
FasterRCNN训练自己的数据
聊点技术
04-16 2005
前言 因为科研需要，折腾了一阵Faster RCNN. 最开始将大佬chenyuntc的simple-faster-rcnn-pytorch鼓捣了一下使之能够在Windows下面跑（有需要的朋友可以联系我），但是该代码的batch size只能设为1，跑一次实验的耗时过长。本渣尝试花了四天时间通读了一遍大佬的代码，奈何功力尚浅，还做不到大范围的修改，因此从github上找到了jwyang的fast...
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 947
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1080
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 620
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简繁体智能翻译软件
weixin_62784879的博客
06-09 621
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
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在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
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kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营。进阶：并拆分成多个文件。
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在人工智能与多媒体技术飞速发展的当下，数字人矩阵凭借其规模化、自动化的内容生产能力，成为短视频营销、虚拟直播、智能客服等领域的热门技术方案。本文将深入剖析数字人矩阵源码开发的核心功能板块，从技术架构到实现细节，为开发者揭开数字人矩阵的神秘面纱。
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2024年12月，山东大学同智谱、和鲸共同发布“边疆大模型暨综合智能体”，并签署“101 数智领航计划”，助力高校人才培养模式的持续变革，推动人才培养由“知识为主”向“能力为先”转变。其底层接入外挂知识库的大语言模型，具备准确回答边疆历史文化问题的能力。，以前沿数字技术为边疆历史及更广范围的人文研究提供坚实新基建，并在此基础上开发面向研究者与公众的创新应用，确保专业知识的高效、准确传播。，可以将专业知识“注入”大模型，使其成为研究者专属的、更懂行的智能助手，辅助文献研读、事实核查、乃至启发新的研究思路。
【开发工具】matlab
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faster rcnn训练自己数据集。txt
12-30
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