跑rbgirshick的fast-rcnn代码

最新推荐文章于 2021-02-04 11:10:13 发布
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#人工智能

本文介绍如何安装配置Caffe及其相关组件，包括pycaffe、cython等，并使用PASCAL VOC数据集进行评估。文章还提及了通过创建符号链接的方式来简化数据集的准备过程。

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

需要安装Caffe、pycaffe

　　　　cython、python-opencv、easydict

　　　　matlab（主要用于对PASCALvoc数据集的评估）

 

为什么要bulid cython、caffe、pycaffe这3个module？

 

在readme中PASCAL VOC dataset是通过Create symlinks的方式，可以直接压缩建立，如图：

　　　　

 

Fast-RCNN
perfects110的博客
10-10 285
论文：Fast R-CNN 代码地址：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 先说一下性能吧，Fast R-CNN较R-CNN在速度上提升到了5帧/S并且在mAP上也大约提升了3.2%. 好了，现在我们来看看Fast R-CNN的神奇之处吧。Fast R-CNN的框图如下图所示： 从图中我...
FAST-RCNN
chenaxin的博客
10-21 1667
  RBG的RCNN使用region proposal（具体用的是Selective Search Koen van de Sande: Segmentation as Selective Search for Object Recognition）来得到有可能得到是object的若干（大概10^3量级）图像局部区域，然后把这些区域分别输入到CNN中，得到区域的feature，再在feature上加上分类器，判断feature对应的区域是属于具体某类object还是背景。当然，RBG还用了区域对应的fea
编译rbgirshick的py-faster-rcnn
qq_24505417的博客
05-09 1195
安装： 事先安装好anaconda,opencv3.1,cuda7.5,cudnn5.1,参见点击打开链接 安装faster-cnn: 1.Clone the Faster R-CNN repository: git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 2.Build
A-Fast-RCNN代码运行以及问题解决方法
我是一个菜鸟，虚心学习的菜鸟。
05-22 2717
最近读了A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection这篇论文，读了之后根据作者提供的代码，准备跑一跑作者的代码。但是作者给的代码只有ASDN网络部分的，ASTN网络部分的还没有给出来，先说说自己跑代码的时候遇到的一些坑以及代码的运行过程。  首先是从官网克隆代码：
rbgirshick/py-faster-rcnn训练过程中xml读取的过程
Snoopy_Dream
04-17 784
imdb表示image databaseind表示index在tools\train_net.py中from datasets.factory import get_imdb #与下文相关的头文件def combined_roidb(imdb_names): def get_roidb(imdb_name): imdb = get_imdb(imdb_name)# 调用该函...
rbgirshick/py-faster-rcnn的预测demo优化
DW_CK的博客
02-04 267
源码：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 因为最近需要用到tf版本的Faster RCNN，便在github上找了这个版本的代码，代码应该是已经停止更新了，demo里面存在很多待优化的地方，在此记录一下我自己改了之后的demo.py demo.py中修改的主要有以下几个地方： 1. 读入图片的时候要把待预测的文件名写在列表中，且只能显示，不能保存。修改后把待预测的图片放热demo文件夹下，预测后的将会保存在demo_out文件夹下。 2. 原demo.
caffe-fast-rcnn（Caffe、FSRCNN、FastRCNN）
计算机视觉算法、工程、产品
11-04 9981
一、文件架构 二、FSRCNN开发环境搭建： faster-rcnn: matlab版本ShaoqingRen/faster_rcnn: Faster R-CNN rbg提供的python版本rbgirshick/py-faster-rcnn git clone https://github.com/LMDB/lmdb Cloning into 'lmdb'... remote: Counting
py-faster-rcnn + cpu安装及训练自己的数据集
zhang_shuai12的专栏
08-23 1万+
本文安装python版本的faster-rcnn项目。 matlab版本请移步：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn python版本项目主页：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn下面分两部分来讲解，第一部分为py-faster-rcnn及caffe框架安装。第二部分讲解如何修改相关文件，训练自己
caffe版本的faster-RCNN配置全过程(rgb大神的那一款)＋问题汇总和解决方法
zzyincsdn的博客
05-14 2815
caffe版本的faster-RCNN配置全过程写在前面的话软件配置配置过程1.github上下载代码2. py部分模块的加载3.对caffe部分进行make 写在前面的话 本文章主要是对在服务器上配置caffe版本的 faster-RCNN 的全过程以及问题总结，最后达到的目标是将代码中的tools/demo.py成功运行起来。总的来收非常痛苦，能碰到的坑几乎全给我碰上了。不过，兵来将挡水来土掩...
A-Fast-RCNN算法的Caffe实现
AI之路
06-11 5486
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
py-faster-rcnn
03-21
rbg大神的faster rcnn，https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
运行Fast R-CNN的代码
taneijia的专栏
05-25 1万+
运行Fast R-CNN的代码标签（空格分隔）： vision FR-CNN是Ross Girshick的新作，从文章来看FR-CNN比R-CNN和SPPNet都快很多。当然R-CNN和SPPNet也都是Girshick的作品，FR-CNN的正确率不仅超越Girshick自己的嫡出，也超过了DPM等其他方法。 FR-CNN正如文章所说的是一个简单，并且Elegant的框架。和那些Pipeline的
Caffe学习笔记之FasterRcnn项目实战环境编译
白色字体的博客
05-01 663
编程5分钟，环境2小时 具体步骤参考下列链接： https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6556111.html 然后我们进行详细的过程。 第一步：我们先下载源代码： git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 第二步：编译py-faster-rcnn 进入p...
Fast RCNN ubuntu下安装笔记
tangwei2014的专栏
05-02 1万+
https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 第一步： 严格按照安装步骤，特别是第一个： git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git 不要尝试着自己下载安装，不然很多东西下载不全面 第二步：Build the Cython modules      cd $
目标检测（三）——R-CNN
quanwei的博客
05-10 1万+
R-CNN 　　2014年加州大学伯克利分校的Ross B. Girshick提出R-CNN算法，其在效果上超越同期的Yann Lecun提出的端到端方法OverFeat算法，其算法结构也成为后续two stage的经典结构。 　　R-CNN算法利用选择性搜索（Selective Search）算法评测相邻图像子块的特征相似度，通过对合并后的相似图像区域打分，选择出感兴趣区域的候选框作为样...
Fast-RCNN总结
nuohanfengyun的博客
08-30 9204
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_17448289/article/details/52871461 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，In...
r-cnn系列代码编译及解读(1)
zizi7的专栏
05-02 4412
本系列针对RBG在github上的fast r-cnn代码，做安装配置及解读工作 本文解决由于CAFFE版本的更新导致的fast r-cnn编译失败的问题
RCNN的安装与简单使用
热门推荐
kuaitoukid的专栏
07-03 2万+
最近准备从物体检测的角度来重新审视文本检测这个方向，所以看了下CNN大火以后的几篇经典文献，OverFeat，Region CNN， Dense Neural Pattern等等。 对这个方向来说，百闻不如一试，趁着其他程序还在跑没什么事，我安装了一下RCNN来看看效果
Run rbgirshick/py-faster-rcnn on ubuntu with gpu
Duino的工具箱
10-10 1065
run fast-rcnn on ubuntu
Faster-RCNN行人检测算法Python源码及项目使用指南
Faster-RCNN是一种先进的目标检测框架，它在RCNN和Fast-RCNN的基础上进行改进，进一步提升了目标检测的准确率和效率。该算法特别适用于实时行人检测，广泛应用于安防监控、自动驾驶、视频分析等领域。 首先，Faster...
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