faster Rcnn训练自己的数据集

最新推荐文章于 2025-06-29 09:24:38 发布
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分类专栏： faster RCNN 文章标签： faster RCNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/july_zx/article/details/65444838
本文介绍了如何使用Faster R-CNN进行自定义数据集的训练，包括数据集制作的详细步骤，训练过程中的关键点，以及遇到的问题解决方法，如修改图像扩展名，处理protobuf错误和解决空序列问题。

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

数据集制作

http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/50723212

训练大体步骤 

http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/51332084

谢谢大神分享。


路过的坑

1.数据集为png图片

py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py

找到self._image_ext='.jpg' 换成'.png'


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Faster-RCNN训练自己的数据集
GVFDBDF的专栏
08-15 1万+
就目前我在了解到的资料来看，训练RCNN系列，一般有两种思路： 修改CNN的工程代码，适应自己的数据集格式 将自己的数据格式做成VOC2007形式的数据集 从工作量来看，无疑后者更容易一些，本文的思路也是如此。 首先是图片的命名格式，虽然图片的命名理论上不会影响训练。因为训练的数据都是从txt文件中读取图片的名称。但是为了统一数据集，仍然建议批量、有规律的命名数据图片。我的数据集是jpg格式，和PA
Faster_rcnn训练自己的数据集
xjz18298268521的博客
09-27 5898
在看了一些深度学习的目标检测的论文后，想着去用开源的代码去跑一下，看看实际的效果。于是小菜就想着直接把faster_rcnn用起来，包括前期的faster_rcnn安装和配置并运行其中的一个demo.py。后面是用自己的数据集训练faster_rcnn的模型。 　1. 准备工作： 1) 搭建caffe框架这个可以参考linux先搭建caffe的笔记。 2) 安装第三方依赖包：Cytho
ChainerCV目标检测教程：从入门到实践
最新发布
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ChainerCV目标检测教程：从入门到实践 前言 目标检测是计算机视觉领域中的一项基础且重要的任务，它要求模型不仅能识别图像中的物体类别，还要精确定位物体的位置。ChainerCV作为基于Chainer的计算机视觉库，提供了一套完整的目标检测解决方案。本文将详细介绍如何使用ChainerCV进行目标检测任务。 目标检测基础概念 在ChainerCV中，目标检测任务被定义为：给定一张图像，基于边界...
Faster RCNN训练自己的数据集
2303_77556729的博客
09-24 1692
在VOCdevkit\VOC2007\ImageSets\Main文件夹下生成四个txt文件，train.txt，val.txt， trainval.txt和test.txt。1.修改主目录下的frcnn.py的参数，使用训练好best_epoch_weights.py作为权重，自己的类别文件，训练时的主干网络（我使用的是vgg）1.找到model_data/voc_classes.txt，修改为自己的类别。2.修改predict.py文件的验证模式，这里我选择的是验证文件下的图片。
Caffe学习系列——Faster-RCNN训练自己的数据集
CV_adventurer的博客
05-29 3万+
2016-10-23 Deep Learning►Caffe Caffe学习系列——6使用Faster-RCNN进行目标检测 Contents 1. 配置与运行Demo 1.1. 1.配置、编译与安装环境1.2. 2.运行demo1.3. 3.训练PASCAL VOC 2007的数据集1.4. 4.遇到的问题 2. 使用Faster-RCNN训
Faster-Rcnn训练自己的数据集
YouthDance
11-28 1889
http://blog.youkuaiyun.com/mydear_11000/article/details/70241139 http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/51332084 http://blog.youkuaiyun.com/zchang81/article/details/70238591 https://github.com/rbgi
tensorflow版本 Faster RCNN训练自己的数据集-附件资源
03-02
tensorflow版本 Faster RCNN训练自己的数据集-附件资源
Faster RCNN训练自己的数据集（自用）
qq_57030255的博客
10-28 2593
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。
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在自己的数据集上训练
生如蚁，美如神
11-13 1654
本文是一个总结，参考了网上的众多资料，汇集而成，以供自己后续参考。 一般说来，训练自己的数据，有两种方法：第一种就是将自己的数据集完全改造成VOC2007的形式，然后放到py-faster-rcnn/data 目录下，然后相应地改变相应模型的参数，比如种类等。 data目录下存放的数据如下： VOCdevkit2007 └── VOC2007 ├── Annotations │
FasterRCNN训练自己的数据集
Python_Ai_Road的博客
05-21 7599
2016年提出的Faster RCNN目标检测模型是深度学习现代目标检测算法的开山之作，也是第一个真正全流程都是神经网络的目标检测模型。其主要步骤如下：1，使用CNN对输入图片提取feature map.2，对feature map上的每个点设计一套不同大小和长宽比的anchor作为先验框。3，设计RPN网络从大量的anchor中筛选出一些作为目标框的proposals并用回归分支纠正它们的位置。...
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Faster RCNN训练自己的数据集【傻瓜式教程】
在 Faster R-CNN 上训练自己的数据集
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下载了 Faster R-CNN 代码，并用 DOTA 数据集作为训练和测试数据集，验证在 Faster R-CNN 上的精度。
Faster RCNN训练
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03-30 2651
训练 其余均为通用的训练流程，Faster RCNN源码上的train、predict均可使用。 import os import datetime import torch import transforms from FastRCNN_model import FasterRCNN, FastRCNNPredictor from ResNet50_FPN import ResNet50_FPN_backbone from Dataset_FasterRcnn import VOCDataset fr
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CVer
01-11 402
安装cpython，python-opencv easydict pip install cpython pip install easydict apt-get install python-opencv 进如 py-faster-rcnn/lib 进行make操作 make 进入 py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn cp Makefile.confi...
不能再详细！！！手把手教你用Faster-RCNN训练自己的数据集
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zcy0xy的博客
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接前篇：http://blog.youkuaiyun.com/zcy0xy/article/details/79614690一、环境安装准备python2.7以及相关的包cython, python-opencv, easydictFaster-RCNN用的是https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF tensorflow版本本文假设你已经按照上面的教程完成了安装...
Faster R-CNN（Tensorflow版） 训练自己的数据集
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05-22 1万+
源码地址：https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF 我自己做的数据集和voc的格式一样，所以只修改classes 里的类别就好。1、/Faster-RCNN_TF/lib/datasets/pascal_voc.py      self._classes 修改为自己数据的类2、/Faster-RCNN_TF/lib/networks/VGGnet_t...
faster-rcnn 训练自己的数据集
reset2021的博客
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03-26
### 使用 Faster R-CNN 训练自定义数据集 为了使用 Faster R-CNN 进行目标检测并训练自定义数据集，可以按照以下方法操作： #### 1. 准备环境和依赖项 确保安装了必要的 Python 库以及深度学习框架 PyTorch。可以...
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