faster-rcnn 训练自己的数据集

最新推荐文章于 2024-10-09 15:17:15 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/reset2021/article/details/125818153
本文档详细介绍了如何使用faster-rcnn在pytorch中训练自己的VOC格式数据集，包括数据集准备、预处理、配置修改及训练过程，同时提供了GitHub开源代码链接。

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

    本博客主要讲述faster-rcnn训练自己的数据集（数据集为VOC格式）。(该专题以操作为主）

    Faster R-CNN是在fast rcnn算法的基础上修改。该算法由两个主要的模块组成，如下图所示，第一个模块是用于提取候选框的全卷积网络(RPN)，第二个模块是基于候选框的Fast R-CNN目标检测器。整个检测过程通过一个网络完成。Faster R-CNN使用了所谓的关注(attention)机制，RPN模块告诉Faster R-CNN需要关注哪里。

这篇文档主要讲述怎样用faster rcnn算法来实现对自己数据集的训练步骤，以及一些可能遇到问题的解决方案。

源码采用开源代码，链接如下：

GitHub - bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch: 这是一个faster-rcnn的pytorch实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。

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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（自用）
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qq_57030255的博客
10-28 2571
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。
【深度学习】使用FasterRCNN模型训练自己的数据集（记录全流程
努力敲代码的小盆友
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浅浅记录训练两阶段模型FasterRCNN模型的过程
Caffe学习系列——Faster-RCNN训练自己的数据集
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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
xjz18298268521的博客
09-27 5896
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
Faster-Rcnn训练自己的数据集
YouthDance
11-28 1866
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
faster-rcnn-tf2:这是一个faster-rcnn的tensorflow2实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练
05-10
训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 - - 77.5 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 文件下载 训练所需的voc_weights.h5可以去百度网盘下载 链接: 提取码: 92e8 ...
Faster-RCNN_KITTI数据集上的车辆行人检测_Faster-RCNN.zip
09-15
具体来说，Faster-RCNN在KITTI数据集的应用涉及到了数据预处理、模型训练、网络配置、性能评估等环节。数据预处理包括对图像进行标注，提取出车辆和行人的精确位置。模型训练则需要构建一个适合于该任务的深度学习...
mmdetection使用Faster-RCNN训练自己的coco格式数据集
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6.在mmdet/datasets/coco.py中修改自己的数据集类别名称，在mmdet/evaluation/functional/class_names.py中修改自己的类别。4.在mmdet/configs/_base_/datasets/coco_detection.py中修改自己的数据集路径和训练图片的imgsz。3.进入configs/_base_/models/faster-rcnn_r50_fpn.py，修改num_classes为自己的类别数。
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本文记录在实现Faster-rcnn训练自己数据集的过程，以及计算map。数据集为kaggle地铁安检违禁品X光射线图片。运行环境：win10，1660Ti，keras2.1.5，tensorflow:1.13.1 1.训练 内容来自博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/104451667，使用代码为该博主原创，进行一定修改...
faster rcnn在自己的数据集上训练
生如蚁，美如神
11-13 1651
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 │
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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。
FasterRCNN训练自己的数据集
Python_Ai_Road的博客
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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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03-30 2641
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
Faster R-CNN（Tensorflow版） 训练自己的数据集
ytusdc的博客
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...
将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练
热门推荐
小咸鱼_的博客
02-23 11万+
0.文件夹名 首先，确定你的数据集所放的文件夹名字，例如我的叫logos。(因为后面做xml会用到这个文件夹名字) 1.图片命名 虽然说图片名对训练没什么影响，但建议还是按VOC2007那样，如“000005.jpg”这种形式。至于图片格式，代码里是写的jpg，其他格式行不行我没有试过，我的训练集也是jpg格式的。 2.打框 就是所谓的包围框，将图片的中所框的目标信息保存起来，我的是保存
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july_zx的博客
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faster Rcnn训练自己的数据集
faster-RCNN训练自己的数据集pytorch
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Faster R-CNN（区域卷积神经网络）是一种流行的目标检测算法，它结合了Region Proposal Network (RPN) 和 Fast R-CNN 的优点。如果你想在PyTorch上使用Faster R-CNN来训练自己的数据集，你需要遵循以下步骤： 1. 数据准备：首先，你需要准备标注好的训练图像和相应的边界框（BBox）。PASCAL VOC、COCO等都是常见的目标检测数据集，如果你有自己的数据，需要将其转换成标准格式，如XML或YOLO的txt文件。 2. 准备库：安装必要的库，包括PyTorch、Detectron2（基于Faster R-CNN的库）、torchvision，以及用于数据处理的工具如`xml.etree.ElementTree`（如果需要解析XML）。 3. 加载预训练模型：下载并加载预训练的Faster R-CNN模型，比如COCO模型，作为起点，这将为你的网络提供基础结构。 4. 定义自定义数据模块：创建一个新的数据模块，继承自Detectron2的`DatasetMapper`，并针对你的数据集调整输入大小、颜色空间转换等参数。 5. 训练配置：编写一个训练配置文件，指定优化器、学习率策略、迭代次数、批大小等参数，并指明你的模型路径。 6. 实现训练循环：使用Detectron2的`DefaultTrainer`类，设置数据模块、模型、配置和其他训练选项，然后运行训练循环。 ```python from detectron2.engine import DefaultTrainer # 创建训练器实例 trainer = DefaultTrainer( model="COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x", data_loader_train=..., data_loader_val=..., cfg=cfg, # 自定义训练配置 ) # 开始训练 trainer.train() ```
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