AI之路

最近在看Caffe的Multilabel classification on PASCAL using python data-layers，是关于在PASCAL数据集上做多标签（multilabel）分类的例子，这里注意多标签和多分类（multiclass）不一样，前者一个样本可能有多个label，而后者不是。参考地址：http://nbviewer.jupyter.org/github/B

本博文介绍如何在Caffe上实现R-FCN，关于R-FN的算法讲解和Caffe代码详解可以参考另外一篇博客：Object Detection算法——R-FCN算法及Caffe代码详解git地址：https://github.com/Orpine/py-R-FCN 基本上按照这个git上的readme.md的流程进行并假设你本机的Caffe本来就可以正常使用，接下来详细讲解可能会遇到的坑：1、先从g

这篇博文介绍如何用OHEM算法训练数据和测试数据。因为OHEM算法是对Fast RCNN的改造，所以Caffe代码的编译和Fast(er) RCNN基本类似。OHEM算法及Caffe代码的讲解可以参考另外一篇博客：OHEM算法及Caffe代码详解代码的github地址：https://github.com/abhi2610/ohem1、拉取项目git clone --recursive https:

A-Fast-RCNN算法来自论文：A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection。项目的git地址：https://github.com/xiaolonw/adversarial-frcnn因为git上对于如何训练模型，如何测试数据介绍得比较简单，因此自己亲自试验了一下，并记录下过程。1、从Faste

这是CVPR2016的一篇论文，用于目标检测，本篇博文先介绍这个算法，然后介绍其Caffe代码。论文：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.03540算法概述：OHEM（online hard example miniing）算法的

Faster R-CNN是一种object detection算法，这里记录下Faster R-CNN的Caffe实现。 git地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn这里主要讲两个方面内容，一方面是从无到有如何成功运行demo（假设你的Caffe已经可以用），另一方面是如何自己训练模型，可以用自己的数据，也可以是本文的VOC数据集。一、运行d

这是一个python脚本，用训练好的caffemodel来测试图片，接下来直接上代码，里面有详细解释，大部分你要修改的只是路径，另外在这个脚本的基础上你可以根据自己的需要进行改动。需要的东西：训练好的caffemodel，deploy.prototxt（可以从你的train.prototxt修改得到），可以用的caffe，待测试的图像（比如jpg）import syscaffe_root='/yo

YOLO算法有多种实现版本，论文中的作者的实现是在darknet框架下，可以参考链接：点击打开链接，darknet上已经更新到YOLO V2版本了。这里主要讲Caffe版本的YOLO实现，主要采用yeahkun写的：点击打开链接，基本按照这个git里面的readme进行，但是因为整个流程操作起来步骤较多，所以将自己在调试过程中遇到的小问题记录如下：大致步骤包括：1、下载VOC数据集。2、生