dream2017seek的博客

python3下，py-faster-rcnn训练自己数据集时mean ap =0一、实验环境二、问题三、问题分析问题一：考虑标记错误(修改后没有解决问题)问题二：源码需要针对kitti进行修改(修改后没有解决问题)问题三：训练的次数不够，不能检测出来(修改后没有解决问题)附Git查找：Mean AP = 0.0000（无结果）问题四：进行召回率计算时，参数计算错误(修改后成功解决问题)四、解决思路五、计算召回率文件代码voc_eval.py六、展望一、实验环境python3ubuntu16.04c

前言使用faster r-cnn训练voc数据集时，因为采用python3来训练faster r-cnn经常时不时出现问题，所以写些博客记录下特别坑的。报错内容Traceback (most recent call last):File “/home/hadoop/workspace/RPN/py-faster-rcnn/tools/test_net11.py”, line 101, in test_net1(net, imdb, max_per_image=args.max_per_image,

前言  近来冠状病毒肆虐，还是好好响应国家号召待在家里。闲来无事就搞一下用于faster-rcnn训练用的数据集。这篇博客详细地注释了将kitti数据集转换成pascal voc格式的代码，结合网上各个前辈的博客，谨小慎微地记录了自己动手实验的过程。转换完成后的标签以及图片，将用于训练faster-rcnn关于车辆检测识别的模型。第一部分：数据集的准备1. 下载kitti数据集  参考博主...