faster rcnn(pytorch)代码复现记录

最新推荐文章于 2024-02-21 15:38:15 发布
最新推荐文章于 2024-02-21 15:38:15 发布
阅读量1.7k 收藏 11
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 目标检测 文章标签： faster rcnn pytorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tim_mary/article/details/102573672
本文记录了一位初学者使用PyTorch复现Faster R-CNN的过程，包括下载代码、配置数据集、创建预训练模型软链接、测试图片并解决遇到的Scipy imresize问题，以及准备训练自己的模型阶段，涉及到vgg16预训练模型的下载。

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

最近在学习计算机视觉，记录一下一个小白学习faster rcnn 的过程。
复现代码链接：https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn
复现环境：ubuntu18.04+pytorch1.3，GPU使用1080Ti。

一、利用预训练模型的测试图片

1、首先按照链接的要求，下载代码。
git clone https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn.git
2、下载数据集

我是在VOC2012数据集上进行测试，已经提前下载了VOC2012数据集。
然后在根目录下创建一个data文件夹，然后建立软链接来指向数据集的位置，方法如下：

cd $FRCN_ROOT/data
ln -s $VOCdevkit VOCdevk
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Faster R-CNN PyTorch 复现代码
u012133341的博客
06-08 119
您需要下载 Pascal VOC 数据集，例如 VOC2007 或 VOC2012。应该是一个独立的函数，而不是方法，因为它是一个通用的损失函数。来加载真实图像和标注。的核心逻辑保持不变。我们将实现一个简单的。
可能是史上最详细-Faster RCNN Pytorch 复现全纪录
热门推荐
Winshare
07-25 3万+
Faster RCNN 复现 Faster RCNN作为两阶段检测网络发展中最重要的一个网络，基本可以视为检测任务的里程碑性成果。 伴随而生的MaskRCNN，CascadeRCNN都成为了2019年这个时间点上除了各家AI大厂私有网络范围外，支撑很多业务得以开展的基础。所以，Pytorch为基础来从头复现Faster RCNN 网络是非常有必要的，其中包含了太多的Trick和理论中不会包括的先验...
PyTorch faster_rcnn之一—复现代码-附件资源
03-02
PyTorch faster_rcnn之一—复现代码-附件资源
Faster RCNN pytorch 复现
嘿芝麻的树洞
09-19 6386
本文参考的复现代码为Faster RCNN with PyTorch。 1.Install the requirements pip install pyyaml sympy h5py cython numpy scipy menpo ·install opencv3 1.1 Update packages sudo apt-get update sudo apt-get upgrad...
深度学习笔记-3.Faster RCNN复现
09-19 1909
Faster RCNN复现 Faster RCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理 Faster RCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1） Faster RCNN源码解读3.1-_region_proposal() 筛选anchors-_proposal_layer()（核心和关键2） Faster RCNN源码解读3.2...
Fast RCNN代码复现
m0_51619560的博客
12-25 1164
项目源代码下载地址：https://www.alipan.com/s/FqYEYzqCe7k 提取码:ue87 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。项目目录如下;对Fast RCNN的论文理解见专栏的上篇内容，本文介绍Fast RCNN的代码复现。
Faster-RCNN简易复现
ZouCharming的专栏
07-20 2261
Faster-RCNN复现 数据准备 主要目标是利用pytorch框架简易复现Faster-RCNN，我选了一个比较简单的数据集VOC2012，这个数据集标注用的xml格式。 数据读取如下： def loadXml(path): ''' 读取原始的XMLlabel文件 :return: ''' dom = xml.dom.minidom.parse(path) ​ root = dom.documentElement #获取...
掌握Faster RCNN Pytorch代码：深度学习目标检测教程
从给定的信息中，我们可以得知有关于Faster RCNN的PyTorch实现的代码库。PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python语言，广泛用于自然语言处理和计算机视觉等领域。本文将详细解释Faster RCNN的原理以及如何利用...
faster rcnn pytorch复现
06-28
在PyTorch中实现Faster R-CNN模型可以使用许多现有的开源代码库，如Detectron2、MMDetection等。 以下是使用PyTorch实现Faster R-CNN模型的一些基本步骤： 1. 数据准备：需要准备包含目标标注信息的训练数据和测试...
复现faster-rcnn（jwyang的pytorch版本）
m0_54088522的博客
01-07 1664
复现的是github上比较火的wyang版本，本地环境Ubuntu20.04+python3.6+pytorch1.5.1+cuda10.1autodl上的环境是Ubuntu20.04+python3.6+pytorch1.10.0+cuda11.3，两者都成功。
Faster Rcnn算法复现
azxucmkvfo的博客
10-31 2239
Faster Rcnn算法复现Faster Rnn 实现流程代码TODO 复现算法Faster Rcnn Faster Rcnn算法原文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster Rnn 实现流程 Faster Rcnn是双阶段目标检测家族中的一员，由Rcnn -> Spp-net -> Fast Rcnn 再到Faster Rcnn，Fast...
Python-用PyTorch实现FasterRCNN
08-09
用PyTorch实现Faster RCNN
Python-一个简单快速地FasterRCNN实现
08-11
一个简单快速地Faster R-CNN实现
【目标检测】Faster R-CNN的复现
qq_44747572的博客
10-30 3010
文章目录0. 利用Git下载Code1. 数据准备2. 模型加载3. 模型训练4. 模型测试 0. 利用Git下载Code Git的安装及使用： https://blog.youkuaiyun.com/qq_44747572/article/details/121006841 克隆Code： pytorch1.0.0版源码： https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 下载zip，在指定文件夹内进行解压： 1. 数据准备 切换路
[ 目标检测 ] 经典网络模型3——Faster R-CNN 详解与复现
A_John 的博客
05-09 7345
[ 目标检测 ] 经典网络模型3——Faster R-CNN 详解与复现； 1、Real-Time Object Detection with RPN； 2、Faster R-CNN 详解； 3、Faster R-CNN 复现； 目前先进的目标检测网络如 SPP-Net 和 Fast R-CNN 都采用区域建议算法假设目标位置 ； 这些网络都缩短了检测网络的运行时间，但 区域建议计算 依然是目标检测任务的 瓶颈 问题 ； 基于此，提出了一个 区域建议网络RPN，实现与检测网络 共享 输入图像的 卷积特征 ；
目标检测 Faster RCNN全面解读复现
专注于人工智能学习，总结
11-20 1909
在介绍RPN前，还要多解释几句基础知识，已经懂的看官老爷跳过就好。对于单通道图像+单卷积核做卷积，第一章中的图3已经展示了；对于多通道图像+多卷积核做卷积，计算方式如下：图5 多通道卷积计算方式如图5，输入有3个通道，同时有2个卷积核。对于每个卷积核，先在输入3个通道分别作卷积，再将3个通道结果加起来得到卷积输出。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！
【目标检测】Faster R-CNN论文代码复现过程解读（含源代码）
wzk4869的博客
12-01 1万+
【目标检测】Faster R-CNN论文代码复现过程解读（含源代码）
Faster RCNN 复现---RPN模块
lalalafloat的博客
11-26 379
faster rcnn 持续填坑 因为本人numpy, torch零基础，代码注释会比较详细 generate_anchors 参考博客：某个强者的复现 这部分主要是生成先验框 import numpy as np def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=2 ** np.arange(3, 6)): # np.arange(3,6) [3 4 5] # 2 ** np.arange(3,6) ->
复现 faster rcnn
zhangyifei0115
04-18 683
已经好几天没接着看faster rcnn的源代码了，前几天试了一下可以成功训练了。 jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 记录一下怎么做的吧。凭印象回忆一下吧。 虚拟环境 安装虚拟环境 pip install --user virtualenv 进入虚拟环境 source zyfenv/bin/activate...
【避坑指南】Linux下faster-RCNN代码复现
最新发布
weixin_43998552的博客
02-21 1149
不要盲目的用作者的环境，还是得根据自己的显卡驱动版本来安装。我以为高版本能兼容低版本的，但是实测会有非常多的问题。作者有好几个版本的代码，我复现的是pytorch1.0的版本，我的配置如下，给大家提供参考。解决：cuda版本不行，到这里除了换cuda版本已经想不出其他办法了，遂换成cuda11.3和对应的cudnn及pytorch版本，解决。解决：python3.6和pytorch1.0版本不兼容，换成python3.6.2解决（此时还在cuda9的环境下配置）安装faster-RCNN代码需要的环境。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值