ChainerCV下用自己的数据集训练Faster RCNN

最新推荐文章于 2025-03-31 22:03:40 发布

傻神妮妮

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本文档介绍了如何利用ChainerCV库在自定义的数据集上训练Faster RCNN模型。首先介绍了ChainerCV的作用和提供的模型。接着详细讲解了如何修改ChainerCV的原始代码以适配自己的数据集，包括修改voc_utils.py、voc_bbox_dataset.py和train.py、demo.py中的相应部分。最后提到了训练和测试过程中遇到的问题，以及解决GPU兼容性问题的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、ChainerCV

ChainerCV，一个用于计算机视觉的深度学习实用库。这个库旨在通过 Chainer 简易化计算机视觉的训练和深度学习模型应用的过程。它包含计算机视觉模型的高质量实现，以及开展计算机视觉研究的必备工具集。当前，ChainerCV 提供了目标检测和语义分割模型（Faster R-CNN、SSD 和 SegNet）的实现。

https://github.com/chainer/chainercv

二、修改原始代码

1，chainercv/datasets/voc/voc_utils.py中

（1）更改voc_bbox_label_names，改为自己数据库的类标；增加oc_semantic_segmentation_label_colors，和类标相对应