图像目标检测与分割——CaffeModel的使用

最新推荐文章于 2025-07-11 14:17:41 发布

_存念_

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： caffe deep-learning 文章标签： Caffe FCN RNN

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a947877846/article/details/79159829

本文详细记录了在数字图像处理项目中，使用Caffe进行目标检测（Faster R-CNN）和目标分割（FCN）的实践过程，包括解决pycaffe接口问题、编译Caffe、运行demo及模型效果分析。在Faster R-CNN的实时应用中，由于模型识别速度限制，帧数较低，而在FCN的模型运行中，通过下载预训练模型并调整参数，实现了有效的语义分割任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近的数字图像处理课程项目的课题是“图像的目标检测与分割”，我选择使用Faster R-CNN实现目标检测，使用FCN实现目标分割。
虽然前面Caffe已经编译成功，但是由于依赖库和Caffe版本的问题，在使用CaffeModel的时候，仍然遇到很多问题，特此记录。

pycthon接口问题

下载好模型后，运行python脚本，会有如下报错

Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
    Net.__init__(Net, str, str, int)
did not match C++ signature:
    __init__(boost::python::api::object, std::string, std::string, int)
    __init__(boost::python::api::object, std::string network_file, int phase, int level=0, boost::python::api::object stages=None, boost::python::api::object weights=None)