Faster-rcnn训练自己的数据库

最新推荐文章于 2024-10-28 14:08:28 发布
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#深度学习 #Faster RCNN #目标检测

本文档介绍了如何使用Faster R-CNN训练自己的目标检测数据库，包括下载所需资源、数据库准备、代码修改以及训练后的处理。涉及步骤包括网络定义文件和预训练模型下载、VOC数据库的获取与准备、数据库标注、txt文件创建，以及训练过程中的代码调整。

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Faster-rcnn训练自己的数据库

下载fasterrcnn https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn

建议根据github上讲的下个训练好的模型和测试图片跑一下demo。

一、准备工作：

1、网络定义文件、预训练模型和Caffe下载

①运行fetch_data/fetch_model_ZF.m下载ImageNet-pre-trainedZF模型，用于rpn网络和fastrcnn网络模型的定义以及初始化。如此得到models文件夹。

②运行fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m下载编译好的Caffe，得到external文件夹。

也可直接打开.m文件中的链接下载。VGG模型也可同样获得。

2、数据库下载

VOC数据库下载 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

训练/验证集：

测试集

注意： development kitcode and documentation必须下载（解压得到VOCdevkit文件夹），训练自己的数据库要用。

datasets文件夹结构需安排如下：

datasets

—VOCdevkit2007

  —V

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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
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faster rcnn 训练自己的数据
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03-22 1760
第一部分：制作自己的数据集 实验中我用的数据集是471张行人图片（由于部分原因，数据集不能公开，望大家见谅），标出其中的行人位置作为数据标签，所以我只检测了一类，原来的voc是检测20类的，这里我们为了做实验的方便，所以选择一类训练，加上背景为两类。 1、所需文件 保留data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations和ImageSets和JPEGIma
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10-28 2593
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。
fast-rcnn训练自己的数据
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05-19 1409
转自：.https://github.com/coldmanck/fast-rcnn (Concerning to original README.md, please refer to README_ORIG.md.) Training Fast R-CNN on Right Whale Recognition Dataset Before starting to train you
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项目源码 faster-rcnn项目源码 包含训练和扫描并记录相关结果
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项目源码 faster_rcnn项目源码 包含训练和扫描并记录相关结果 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种...
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基于Keras Faster-rcnn对kitti数据集进行目标识别
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Faster-Rcnn论文
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### 关于 Faster R-CNN 的论文下载 Faster R-CNN 是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想在于通过引入 Region Proposal Network (RPN)，实现了候选区域生成与目标分类的高效结合[^1]。该方法显著降低了传统两阶段目标检测框架中的计算开销，并达到了实时性能。 如果需要获取 Faster R-CNN 原始论文的 PDF 文件，可以通过以下几种方式： #### 1. **官方发布渠道** - 论文最初发表在 arXiv 上，可以直接访问链接 https://arxiv.org/abs/1506.01497 来查看和下载 PDF 版本。 #### 2. **学术数据库** - 使用 Google Scholar 搜索 “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”，可以找到多个提供免费或付费下载的服务平台[^4]。 - 数据库如 IEEE Xplore 和 SpringerLink 可能也收录了此论文，但可能需要订阅权限才能下载全文。 #### 3. **第三方资源网站** - 学术资源共享社区（如 ResearchGate 或 Academia.edu）也可能有作者上传的版本。需要注意的是，在这些平台上下载前应确认版权许可情况。 以下是 Faster R-CNN 中的一些关键技术要点总结： - **Region Proposal Network (RPN)**：这是一个全卷积网络，能够自动生成感兴趣区域并预测对象边界框的位置[^2]。 - **共享特征图**：为了提高效率，RPN 和 Fast R-CNN 共享同一组卷积层提取的特征图，减少了重复计算带来的额外负担[^3]。 - **Bounding Box Regression**：通过对初始建议窗口应用回归调整优化位置精度，进一步提升定位准确性。 ```python import torch from torchvision.models.detection import faster_rcnn # 加载预训练模型作为示例 model = faster_rcnn.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) print(model) ``` 上述代码展示了如何利用 PyTorch 库加载一个预先训练好的 Faster R-CNN 实现。 ---
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