Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第14章 从头开始训练Faster R-CNN

已于 2022-04-26 18:31:09 修改
阅读量969 收藏 4
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 cnn python fatser rcnn tensorflow2.7
于 2022-01-04 17:44:59 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/122293982
本教程详细介绍了如何使用TensorFlow 2.7从头开始训练Faster R-CNN模型，专注于LISA交通标志数据集。内容包括安装TensorFlow对象检测API，构建数据集，配置和训练Faster R-CNN，以及在图像上进行预测。

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

        第三卷 第十四章 从头开始训练Faster R-CNN

        本章的目的是达到以下四点：

        1、在您的系统上安装和配置 TensorFlow Object Detection API。

        2、在TensorFlow Object Detection API 构建图像数据集+图像标注。

        3、在LISA交通标志数据集上训练一个Faster R-CNN。

        4、评估准确率并将训练好的Faster R-CNN 应用于图像和视频。

        1、LISA 交通标志数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1C4kpehB8TlMWQduxW6Qacg

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第16章 从头开始训练SSD
学以致用 知行合一
01-05 1051
在上一章中，我们讨论了Single Shot Detector (SSD) 的内部工作原理。现在已经大致了解了 SSD 框架，我们可以使用TensorFlow ObjectDetection API (TFOD API) 在数据集上训练 SSD，类似于第15章我们使用 TFOD API 训练Faster R-CNN。 我们将通过使用由dlib的Davis King策划和标记的车辆数据集训练SSD来识别车辆的前视图和后视图，从而继续探讨自动驾驶汽车的深度学习主题。这个过程不仅会让我们更多地......
Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第15章 Single Shot Detectors (SSDs)
学以致用 知行合一
01-04 796
在前两章中，我们讨论了Faster R-CNN框架，然后训练了FasterR-CNN来检测图像中的道路标志。虽然Faster R-CNN使我们能够实现我们的目标，但还是有两个需要解决的问题： 1. 框架复杂，包括多个活动部件 2. 性能差，我们实现了大约 7-10 FPS——对于基于深度学习的目标检测器来说是合理的，但如果我们想要真正的实时性能则不然。 为了解决这些问题，我们将了解用于对象检测的Single Shot Detector (SSD) 框架。
pytorch 从头开始faster-rcnn（一）：代码知识准备
a362682954的博客
09-18 5504
本文代码是参考github上的simple-faster-rcnn-pytorch：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch 有需要的可以自行下载参考，就不放上自己写的，上面的已经写的很详细了！！！ 一： class config: def _parse(self, kwargs): state_...
Faster RCNN代码理解（Python）
热门推荐
FelixFuu的博客
11-06 2万+
最近开始学习深度学习，看了下Faster RCNN的代码，在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客，得到了很大的帮助，所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来，一是记录下自己的菜鸟学习之路，方便自己过后查阅，二来可以回馈网络。目前编程能力有限，且是第一次写博客，中间可能会有一些错误。
PyTorch：一个简单的CNN模型训练（含代码）
pai_da_xing8的博客
05-21 831
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中的核心技术，其结构通常包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层。卷积层通过局部感知、参数共享和特征提取等机制，有效捕捉图像特征，而池化层则通过降维和提取显著特征增强模型的鲁棒性。相比之下，全连接层在处理图像时存在参数过多、空间信息丢失和过拟合风险高等问题。因此，CNN通过卷积层和池化层的组合，能够更高效地处理具有空间结构的数据。在训练CNN模型时，使用GPU可以显著加速计算过程，代码中通过将模型和数据移动到GPU来实现这一优化。
pytorch 实现Faster R-cnn从头开始（一）
cp1314971的博客
02-29 4360
前言 从本章开始就要进入学习faster rcnn的复现了，深入了解目标检测的核心，只有知道等多的细节才能有机会创造和改进，代码很多，所以我也是分章节更新。每次学会一个知识点就可以了。 候选框的生成 目标检测的第一步，就是你要先生成框的位置信息，再去画出来，它是如何产生框的坐标点。以及如何按照一定大小的比例生成，都是需要掌握的知识。 它是由一个原始16X16大小的框去通过计算变成长宽比为2，1，...
深度学习目标检测系列：faster RCNN实现|附python源码
weixin_34306593的博客
12-14 1020
目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域，有一些常用且成熟的算法得到业内公认水平，比如RCNN系列算法、SSD以及YOLO等。如果你是从事这一行业的话，你会使用哪种算法进行目标检测任务呢？在我寻求在最短的时间内构建最精确的模型时，我尝试了其中的R-CNN系列算法，如果读者们对这方面的算法还不太了解的话，建议阅读《目标检测算法图解：一文看...
如何才能将Faster R-CNN训练起来？(python版本)
ture_dream的博客
09-27 7608
http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5717018.html http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5390336.html
深度学习中的目标检测算法对比：YOLO vs Faster R-CNN
最新发布
AI智能探索者的博客
06-08 1235
在深度学习的世界里，目标检测是一项非常重要的任务。想象一下，你有一张包含很多东西的照片，目标检测就是要找出照片里的各种物体，比如人、汽车、猫等，还要告诉我们这些物体在哪里。本文的目的就是要对比两种非常有名的目标检测算法：YOLO和Faster R-CNN。我们会从各个方面来比较它们，让大家清楚地知道它们的优缺点，这样在实际应用中就能选择更合适的算法。接下来我们会先介绍一些相关的术语，然后用有趣的故事引出YOLO和Faster R-CNN这两个主角，解释它们的核心概念以及它们之间的关系。
【PyTorch】实现R-CNN、Fast R-CNN和 Faster R-CNN
gongdiwudu的专栏
10-13 5805
目标检测的目标可以看作是分类问题的扩展。在分类中，我们在图像中有一个占据中心图像区域的主要实例或对象。然后，我们的目标是检测图像中的内容。对象检测类似，但更复杂。首先，我们不仅需要猜测它在图像中是什么，还需要检测它的位置。这通常是通过在对象边界框周围放置一个矩形框来完成的。这种定位是在地面实况标签方面完成的。也就是说，算法应该学习注释器的标记过程以及如何精确放置这个矩形框。从本质上讲，这可以转换为回归问题。另一方面，图像中确切内容的答案代表分类问题。对于我们预测的每个对象：图像中有什么？
pytorch 实现Faster R-cnn从头开始 (二)
cp1314971的博客
03-02 1820
前言 上一篇文章讲的是框的生成，仅仅是RPN的一小部分，本章的讲解是RPN的具体细节， 训练过程 作者训练的过程分为四步 第一步：用ImageNet模型初始化，独立训练一个RPN网络； 第二步：仍然用ImageNet模型初始化，但是使用上一步RPN网络产生的proposal作为输入，训练一个Fast-RCNN网络，至此，两个网络每一层的参数完全不共享； 第三步：使用第二步的Fast-RCNN网络参...
Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master
04-28
Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-masterFaster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master
深度学习之windows python faster rcnn 配置及demo运行
浩瀚之水的专栏
09-16 1201
写这篇文章主要是针对深度学习零基础的新手，因为我也是新手，在配置环境这一块花了我很大的心血，网上的资料很多都只是说配置，然后直接运行就完了，可是对于我这样的新手在配置的过程中会遇见各种各样的问题，所以在此给大家把我所遇到的问题总结出来，以免后续的人少走弯路，不废话了。 1 系统环境 windows 7 X64 VS2013 GTX970 CUDA8.0 cudnn5.0 Minicond
pva-faster-rcnn配置安装及训练自己的数据集
samylee的博客
10-19 1万+
继fasterrcnn后，又一个pva-fasterrcnn的配置教程，希望可以帮助大家。
python cnn库_深度学习笔记之使用Faster-Rcnn进行目标检测 （实践篇）
weixin_39821718的博客
12-08 590
实验我使用的代码是Python版本的Faster Rcnn，官方也有Matlab版本的,链接如下:环境配置按照官方的README进行配置就好,不过在这之前大家还是看下硬件要求吧For training smaller networks (ZF, VGG_CNN_M_1024) a good GPU (e.g., Titan, K20, K40, …) with at least 3G of mem...
训练自己FasterRCNN模型
Joemt
06-02 3485
一、模型下载 下载FasterRCNN源码 链接：https://pan.baidu.com/s/1r9L76SOoZOJxoKya5byf6Q 提取码：jnjv 二、准备数据集 1、利用labelImg对训练目标进行标注 2、将标注后的文件分别放入…\models\research\object_detection\images\路径下test、train文件中，其中包含xml文件和原图。 3、在…\models\research\object_detection文件夹下执行如下代码，生成可识别标注文件：
目标检测 Faster-rcnn python demo 实现
yiweibian的博客
01-04 3485
**Fast-rcnn python demo**本章是githup上的py-faster-renn的实现假设：已经安装好caffe，并且python 接口可用（本文的实验环境:ubuntu14.04 ,python2.5 cudnn 8.0）。 同时你也可以通过阅读README.md,按照上面的要求按照demo所需的依赖。 -确保安装好python的一些必要的module, 如：cython,
Faster RCNN训练自己的数据集（自用）
qq_57030255的博客
10-28 2562
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。
Python版Faster-RCNN安装配置
pym1993的博客
09-09 1831
本文参照github 编写，参考地址如下: https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 一、 软件要求： 1，python必须支持python layers:# Makefile.config, make sure to have this line uncommented WITH_PYTHON_LAYER := 1 # Unrelatedly
从头开始训练Faster R-CNN-python
03-30
### 训练 Faster R-CNN 的基本流程 要从头开始训练 Faster R-CNN 模型，可以按照以下方法实现。以下是详细的说明以及 Python 实现的关键部分。 #### 1. 数据准备 数据集应包含标注文件（通常是 COCO 或 Pascal VOC 格式的标注）。对于 Faster R-CNN 来说，目标检测任务的数据通常由图片及其对应的边界框坐标组成。如果使用 PyTorch，则可以通过 `torchvision` 提供的工具加载常用的目标检测数据集[^1]。 ```python from torchvision import datasets, transforms # 定义数据转换操作 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) # 加载数据集 (假设使用的是COCO格式) dataset = datasets.CocoDetection(root='path_to_images', annFile='annotations.json', transform=data_transforms) # 创建DataLoader用于批量处理 dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True) ``` #### 2. 构建 Faster R-CNN 模型 PyTorch 中提供了预定义的 Faster R-CNN 模型结构，可以直接调用并修改其分类头部以适配自定义类别数。 ```python import torchvision.models as models import torch.nn as nn def create_model(num_classes): model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False) # 不加载预训练权重 # 替换分类器层以适应新的类别数量 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = models.detection.faster_rcnn.FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) return model num_classes = 91 # 假设我们有91类对象 model = create_model(num_classes).to('cuda') ``` #### 3. 设置优化器和学习率调度器 为了更好地控制模型参数更新过程，需配置合适的优化算法与动态调整的学习率策略。 ```python params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) ``` #### 4. 开始训练循环 编写完整的训练逻辑，在每次迭代中完成前向传播、损失计算、反向梯度传递及参数更新等步骤。 ```python device = 'cuda' for epoch in range(epochs): model.train() total_loss = [] for images, targets in dataloader: images = list(image.to(device) for image in images) # 转化targets到适合的形式 targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values()) optimizer.zero_grad() losses.backward() optimizer.step() total_loss.append(losses.item()) avg_loss = sum(total_loss)/len(total_loss) print(f'Epoch {epoch}, Loss: {avg_loss}') lr_scheduler.step() print("Training completed.") ``` 以上代码展示了如何构建一个基础版本的 Faster R-CNN 并对其进行端到端训练的过程。 --- ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

坐望云起

如果觉得有用，请不吝打赏

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值