硬件需求和软件的安装和fast rcnn类似,直接开始训练voc2007。
1 下载数据集,并解压
cd py_faster_rcnn/data wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tartar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar tar xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar
//建立软连接ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007 //下载Imagenet预训练的模型,cd $FRCN_ROOT ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh //开始训练,数据集使用pascal_voccd $FRCN_ROOT ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh [GPU_ID] [NET] [--set ...]

本文介绍了如何在Faster R-CNN框架下训练PASCAL VOC2007数据集,涵盖了硬件配置、软件安装及训练流程。
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