【caffe学习笔记之8】Caffe运行Faster-RCNN算法实现目标检测(1)

最新推荐文章于 2024-11-14 11:37:38 发布
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#深度学习 #matlab #Faster-RCNN

本文介绍了如何在MATLAB中使用Faster R-CNN算法进行目标检测。通过ShaoqingRen在GitHub上的matlab版Faster-RCNN包，详细阐述了从下载、配置到运行Demo的步骤，包括编译Caffe、下载模型和运行示例数据的过程。

【Faster-RCNN算法】

       Faster R-CNN（其中R对应于“Region(区域)” ）是基于深度学习R-CNN系列目标检测最好的方法。使用VOC2007+2012训练集训练，VOC2007测试集测试mAP达到73.2%，目标检测的速度可以达到每秒5帧。技术上将RPN网络和Fast R-CNN网络结合到了一起，将RPN获取到的proposal直接连到ROI pooling层，是一个CNN网络实现端到端目标检测的框架。


【MATLAB/Faster-RCNN包下载及配置】

Faster-RCNN包有matlab版和python版，本节首先介绍matlab版配置方法

（1）下载ShaoqingRen在Github上发布的包：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn，然后解压到caffe根目录下

（2）编译caffe for faster-RCNN，如果是如果你的cuda是6.5，那么运行一下

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