像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程

https://mp.weixin.qq.com/s/M_i38L2brq69BYzmaPeJ9w

直接参考开源目标检测代码luminoth

https://github.com/tryolabs/luminoth

选择这份代码原因是此代码结构清晰、有完善的文档,且使用主流框架tensorflow,python语言编程易于修改调试。

文档:http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/

几点经验:

1. 初次接触可直接使用文档提供的现成模型,并使用predict预测输出标注后的图片

http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/usage/quickstart.html

2. 可下载预训练好的基础网络vgg、resnet。尽量使用并固定训练模型。

3. 只要学习率不高,loss不容易在迭代中发散

4. 使用标注数据时注意数据量需要足够好足够多,实践证明特定任务使用6000+张图片(意在参考VOC2007)能得到不错的效果

5. 使用多个GPU并行训练多组模型。

6. 遇到过的问题

存在路径设置的问题,有些文件会保存到默认位置,而非当前目录

使用Faster R-CNN做目标检测 - 学习luminoth代码的更多相关文章

  1. (转)如何用TensorLayer做目标检测的数据增强

    数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只 ...

  2. Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现

    Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and Tenso ...

  3. 【神经网络与深度学习】【计算机视觉】RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作

    转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写 深度学习的内容. 可能需要一定的神 ...

  4. [炼丹术]YOLOv5目标检测学习总结

    Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在 ...

  5. caffe-ssd使用预训练模型做目标检测

    首先参考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 这是一个傻瓜似的目标检测样例,目前还不清楚图片怎么转换,怎么验证,后续继续跟进 模型测试(1)图片数据集上测试 p ...

  6. OpenVINO 目标检测底层C++代码改写实现(待优化)

    System: Centos7.4 I:OpenVINO 的安装 refer:https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_ ...

  7. tensorflow C++接口调用目标检测pb模型代码

    #include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflo ...

  8. [转]CNN目标检测(一):Faster RCNN详解

    https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgi ...

  9. 深度学习笔记之目标检测算法系列(包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和SSD)

    不多说,直接上干货! 本文一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码. •   RCNN RCN ...

随机推荐

  1. python sort、sorted、reverse、reverd的区别

    sort.sorted.reverse.reversed的区别 !!! error 首先应该区分的是,sort和reverse是列表的一个方法.字符串.元组.字典.集合是没有这两个方法的.而sorte ...

  2. kaggle Partial_Dependence_Plots

    # Partial dependence plots# 改变单变量对最终预测结果的影响# 先fit出一种模型,然后取一行,不断改变某一特征,看它对最终结果的印象.# 但是,只使用一行不具有典型性# 所 ...

  3. MySQL数据导入导出方法与工具mysqlimport

    MySQL数据导入导出方法与工具mysqlimport<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office ...

  4. Fast Scatter-Gather I/O

    Some applications may need to read or write data to multiple buffers, which are separated in memory. ...

  5. 如何设置Oracle process值

    参考链接:http://blog.51cto.com/sunwayle/88870 su - oracle sqlplus system as sysdba; show parameter proce ...

  6. day02.2-常用Linux命令整理

    Linux命令语法格式:   命令    [选项]    [参数] 1). 命令:告诉Linux操作系统执行什么: 2). 选项:说明命令的运行方式.选项部分是以字符‘-’开始的: 3). 参数:说明 ...

  7. angular原理及模块简介

    Angular简介(大神可略过) Angular是一个强大的前端框架,其强大之处主要是可以把静态页面与动态数据绑定起来.平时我们看到的网页界面上面的数据都是固定,但如果我们要变化这些数据,例如我在一个 ...

  8. pg10.1 orafce3.6 安装

    安装unzip orafce-mastermv orafce-master /opt/soft_bak/postgresql-10.1/contribcd /opt/soft_bak/postgres ...

  9. Springboot 实现前台动态配置数据源 (修改数据源之后自动重启)

    1.将 db.properties 存放在classpath路径; driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3 ...

  10. luogu4430 小猴打架

    假硕讲了个prufer编码和Caylay公式 我为了证明prufer编码没用 所以用矩阵树定理证明了Caylay公式 让我们用矩阵树定理推一波 首先这个小猴打架最后会打成一棵树,这棵树是N个点的完全图 ...