fast rcnn训练自己数据小结

最新推荐文章于 2025-05-06 12:46:59 发布
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本文介绍如何正确加载预训练的Fast R-CNN模型，并分享了修改.mat文件加载路径的方法。同时，解决了因模块初始化参数数量不匹配导致的TypeError问题，通过调整导入模块的顺序来修复。

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

1.http://blog.youkuaiyun.com/hao529good/article/details/46544163   我用的训练好的模型参数是data/fast_rcnn__models/vgg_cnn_m_1024_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel

2.

原来的代码是

raw_data = sio.loadmat(filename)['boxes'].ravel()

但用我自己生成的.mat文件的名字是al_boxes

# for key in raw_data:　　　　　　　　　　用print打印出来就看得到all_boxes
#     print key
raw_data = sio.loadmat(filename)['all_boxes'].ravel()

3. TypeError: Error when calling the metaclass bases
    module.__init__() takes at most 2 arguments (3 given)

很奇怪的一个问题，将from .kakou import kakou与from .imdb import imdb换了位置就好了

http://blog.youkuaiyun.com/flybywind/article/details/7463296

 

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RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN详解参考以下文章： RCNN：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99105617 Fast RCNN：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99194233 Faster RCNN：https://blog.csd...
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使用服务器在pycharm和Termius训练模型，以faster-rcnn为例
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fast-rcnn训练自己的数据
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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
用自己的数据集基于matconvnet训练fast rcnn
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用自己的数据集基于matconvnet训练fast rcnn，代码主要分为3部分， fast_rcnn是原始代码， myfast_rcnn是在学习的过程中对原始代码的注释， breast_fast_rcnn：是对原始代码进行修改，训练自己DDSM数据的程序
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本文是一个总结，参考了网上的众多资料，汇集而成，以供自己后续参考。 一般说来，训练自己的数据，有两种方法：第一种就是将自己的数据集完全改造成VOC2007的形式，然后放到py-faster-rcnn/data 目录下，然后相应地改变相应模型的参数，比如种类等。 data目录下存放的数据如下： VOCdevkit2007 └── VOC2007 ├── Annotations │
用自己的数据集训练faster-rcnn时出现的一些问题及总结(五)
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关于faster-rcnn的原理训练流程及其数据集的制备，已经都已完成。那么问题来了，“自己制备的数据集，比如说自己为了增强数据集，进行图片翻转操作，然后记录坐标这样的数据集，在训练的过程中出现的问题”一、在调用append_flipped_images函数时出现： assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()网上查资料说：出现这个问题主要是自己的数据集...
Fast RCNN深度网络
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Faster-RCNN 训练过程错误记录
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Fast R-CNN算法及其具体训练步骤 Fast R-CNN算法是R-CNN算法的进一步衍生算法，它通过引入ROI pooling层，避免了R-CNN算法对同一区域多次提取特征的情况从而提高了算法的运行速度，总体流程上虽然仍然无法实现端到端的训练，但是也在R-CNN算法的基础上有了很大的改进。 Fast R-CNN算法在训练时依然无法做到端到端的训练，故训练时依旧需要一些繁琐的步骤，网上很少...
如何安装fast rcnn并训练自己的数据
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08-12 1701
在fast-rcnn上安装并训练自己的数据，参考以下文章，并注意两点。 安装测试 :   https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 训练自己的数据: http://sunshineatnoon.github.io/Train-fast-rcnn-model-on-imagenet-without-matlab/ 基本教程网址内都有  
跟着问题学3.3——Faster R-CNN详解及代码实战(1)
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01-04 1219
Faster-RCNN 是 RCNN 和 Fast-RCNN 的进化版，最大的创新是引入了区域生成网络 (RPN - Region Proposal Network)，区域生成网络支持使用机器学习代替固定的算法找出图片中可能包含对象的区域，精度比固定的算法要高很多，而且速度也变快了。从R-CNN到Fast R-CNN，再到本文的Faster R-CNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。
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[ 目标检测 ] 经典网络模型2——Fast R-CNN 详解与复现 1、Fast Region-based Convolutional Network； 2、Fast R-CNN详解； 3、Fast R-CNN复现； Fast R-CNN 是一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法 ； Fast R-CNN 比 R-CNN 快 9倍，在测试时快 213倍，在 PASCAL VOC 2012 上实现了更高的映射 ； 基于此作者提出了一种单阶段训练算法 (single-stage training)......
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最近开始学习目标检测faster rcnn，首先看了很多博客讲解原理，然后从github上下载tensorflow版本的代码，代码太长看了好几天没明白，后来看到了chenyuntc的 simple-faster-rcnn-pytorch，还有作者写这份代码的心得，让我感觉很佩服，自认为目前阶段不能手写如此复杂的代码。作者是从tf版本的改为pytorch版的，我在学习的过程中也查阅了很多其他人写的讲解代码的博客，得到了很大的帮助，所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来，一是记录下自己的菜鸟学习之路，方便自己过
CNN目标检测（一）：Faster RCNN详解
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在(M/16)x(N/16)x256的特征通过1x1卷积，得到(M/16)x(N/16)x4k的输出，，因为这里是生成每个anchor的坐标偏移量（用于修正anchor）[tx,ty,tw,th]，共4个，所以是4k，可以看到上图中，其 num_output=36，即经过该卷积输出图像为WxHx36，表示成[1,4xk,H,W]，这里相当于feature maps每个点都有k个anchors，每个anchors又都有4个变换量,后期就是利用这4个变换量来调整anchor的位置。先解释im_info。
PyTorch深度学习实践：Faster R-CNN的实现指南
weixin_42593549的博客
05-06 950
Faster R-CNN算法是目标检测领域的一次重大突破，它将传统的目标检测流程进行了优化，使得整个检测速度和准确性得到了显著提升。在深入理解Faster R-CNN之前，让我们先简要回顾下目标检测的历史和它在计算机视觉中的重要地位。目标检测是计算机视觉中一个非常基础的问题，它的任务是识别并定位图像中的一个或多个对象。从早期的滑动窗口检测器到后来的基于区域的候选检测器，例如R-CNN（Regions with CNN features）和Fast R-CNN，我们可以看到目标检测技术的不断进步。
ssd和fast rcnn的数据集可以共用吗
最新发布
05-14
<think>嗯，用户问的是SSD和Fast R-CNN是否可以使用相同的数据集。首先，我需要确认这两个模型的数据集要求有什么异同。SSD和Fast R-CNN都是目标检测模型，所以一般来说，它们需要的数据类型应该是类似的，比如图片加上标注框和类别标签。 接下来，数据集的基本结构。常见的目标检测数据集如PASCAL VOC或COCO，通常包括图像文件、标注文件（XML或JSON），每个标注有物体的边界框坐标和类别标签。这部分SSD和Fast R-CNN应该都支持，所以数据集格式本身可能是兼容的。 然后考虑标注格式。比如，VOC格式使用XML，COCO用JSON。SSD和Fast R-CNN的实现是否支持这些格式呢？可能需要查看它们的代码实现。例如，PyTorch的Fast R-CNN实现可能使用特定的DataLoader来处理VOC或COCO，而SSD同样可能有对应的数据加载器。如果两者都支持相同的格式，那数据集就可以直接共用。 另外，数据预处理可能有差异。比如，Fast R-CNN可能需要对区域提议进行处理，而SSD是单阶段的，直接在特征图上预测。不过数据预处理更多是输入图片的尺寸、归一化方式等。如果两者的预处理步骤相似，比如都调整到相同尺寸，使用相同的均值和标准差归一化，那么数据集可以兼容，但可能需要调整预处理代码。 数据增强方面，SSD可能会使用更多的增强手段，比如随机裁剪、颜色抖动等，而Fast R-CNN可能较少。不过数据增强通常是在训练时应用的，不影响数据集本身的结构，只是训练时的处理不同。所以数据集本身还是可以共用，只是训练流程中的数据增强部分需要各自配置。 还要注意类别的一致性。如果数据集的类别在两个模型中被不同的处理，比如某些类别被合并或忽略，就需要调整。但如果是同样的类别定义，直接使用没问题。 用户可能实际想知道是否可以在同一数据集上训练和评估这两个模型，而不需要重新标注或转换格式。答案是肯定的，但需要注意实现时的数据加载和预处理部分是否适配。此外，用户可能有更深层的需求，比如比较两个模型在同一数据集上的性能，或者想复用已有的数据集资源，节省时间和成本。 总结起来，数据集本身是兼容的，因为都是目标检测任务，但具体实现时需要确保数据加载器和预处理符合各自模型的要求。可能需要调整代码中的数据处理部分，但不需要更换数据集。</think>### SSD与Fast R-CNN数据集兼容性分析 SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Fast R-CNN作为目标检测领域的经典算法，其数据集兼容性取决于以下关键因素： #### 1. **基础标注要求** 两种算法均需要**目标边界框坐标**（通常为$(x_{min}, y_{min}, x_{max}, y_{max})$格式）和**类别标签**。例如PASCAL VOC或COCO数据集可直接用于两者[^1]。 #### 2. **数据集格式兼容性** | 特性 | Fast R-CNN | SSD | 兼容性判断 | |---------------------|------------------|------------------|------------------| | 输入图像尺寸 | 固定缩放（如$600 \times 600$） | 多尺度训练（如$300 \times 300$或$512 \times 512$） | ✅ 需调整预处理代码 | | 标注格式 | 支持VOC/COCO | 支持VOC/COCO | ✅ 直接兼容 | | 区域提议 | 依赖外部生成（如Selective Search） | 内置锚框生成 | ⚠️ 仅影响训练流程 | #### 3. **具体实现差异** - **Fast R-CNN**需额外处理区域提议（RPN生成的候选框在Faster R-CNN中已集成[^2]） - **SSD**直接通过预设锚框（anchor boxes）覆盖不同尺度和宽高比，例如： $$ \text{锚框数量} = \sum_{k=1}^{m} n_k \times (w_k \times h_k) $$ 其中$n_k$为特征图层数，$w_k/h_k$为宽高比组合 #### 4. **实践建议** 1. **标注格式转换工具**（如`xml_to_json.py`）可解决格式差异 2. **数据加载器适配**示例： ```python # SSD数据加载示例 class SSDDataset(Dataset): def __getitem__(self, idx): img = cv2.resize(image, (300, 300)) return img, annotations # Fast R-CNN数据加载示例 class FRCNNDataset(Dataset): def __getitem__(self, idx): img = cv2.resize(image, (600, 600)) proposals = generate_proposals(img) # 区域提议生成 return img, proposals, annotations ```
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