Cheese的博客

用自己的数据集训练Deeplab v2，包括跑通run_pascal.sh 和 run_densecrf.sh两个脚本1. 下载编译deeplab_v2make 部分不做详细介绍了，网上参考的内容也比较多，出错耐心改一下即可。 代码用的是 git clone https://github.com/xmojiao/deeplab_v2.git 之后的目录结构也按照down下来的，无需调整...

FCN从制作自己的数据集，到训练，测试中间感谢很多朋友的帮助！现在整理出来，希望能帮助到更多的人。以voc_fcn8s为例，详细说明一下整个过程。制作数据集：按照voc的数据格式，分为benchmark和VOC2011,benchmark为训练集:VOC2011为测试集，benchmarck在 fcn.berkeleyvision.org/data/sbdd VOC2011在 fcn...

因为项目中的需要，本篇博文实现输出（保存）yolo的测试结果，并测试结果的坐标位置切割原图，并不需要知道每个框的类别，保存了top9。

自从开始学深度学习，电脑里安装了很多包，而这些包之前却经常出现互相冲突，版本不兼容的问题，这是用使用虚拟环境是一种很好的解决方法。

本篇文章实现了一个 TensorFlow版本的Vgg16,完成了数据从制作，到输入，训练的整个过程。

在使用TensorFlow训练神经网络时，首先面临的问题是：网络的输入此篇文章，教大家将自己的数据集制作成TFRecord格式，feed进网络，除了TFRecord格式，TensorFlow也支持其他格式的数据，此处就不再介绍了。建议大家使用TFRecord格式，在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列。

为了分析faster-Rcnn的测试结果，需要先将测试结果保存起来，保存为.txt