运行Faster-RCNN_TF记录

最新推荐文章于 2024-11-15 12:50:35 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41143397/article/details/82839676
本文档记录了在Faster-RCNN_TF框架下，从安装到运行Demo，再到训练模型的过程。首先按照GitHub源码进行步骤1和2，注意在运行Demo时的代码修改。接着，使用VOC数据集进行模型训练，并在GPU上执行。遇到'waiting for output....'的错误时，参考其他博客进行解决，包括修改配置文件和手动放置权重文件。最终成功运行模型，为使用自定义数据集打下基础。

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

https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF

1、首先放上源码，按照源码中执行第1、2两步。运行demo的时候执行如下代码，否则会出错

python ./tools/demo.py --model demo_model/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt

 这里引用了https://www.jianshu.com/p/bb2933863a55作者到博客，非常感谢

2、训练模型，下载好VOC数据集后运行

./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh gpu 3 VGG16 pascal_voc

这里gpu 3可以换成你的gpu 代号（比如我的是1）运行后出现如下内容，证明运行成功。

3.之后运行：python ./tools/test_net.py --device gpu --device_id 0 --weights output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt --imdb voc_2007_test --cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml --network VGGnet_test  会报错

 

一直重复出现waiting for output.........

https://blog.youkuaiyun.com/u013803065/article/details/78574963这里按照这个作者稍作修改后依然报错。然后就把之前下载好的VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt手动放到output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval文件夹下，运行成功

 

 

 

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