Faster-rcnn 配置方法
Faster-rcnn 在Linux下的配置方法
感谢@邓学长
建立过程:
(下载库的时候要按照库readme 进行操作)
opencv 的包下载安装,安装教程
用git命令将这个库下载到本地 faster-rcnn
在py3.5下安装
安装anaconda(可以考虑改一下源,下载比较快,用命令改conda)清华镜像源
下载另一个库Faster-RCNN_TF
创建科学计算环境
numpy,人工智能需要的库都下载下来,cython等等conda install --channel 命令给电脑安装科学计算环境
如果报错中出现SyntaxError,那可能就是Python版本导致的不兼容,改一下相应的部分
把Faster-RCNN_TF 中的cython_bbox.xxx.so 复制到 lib/utils
到Faster-RCNN-TensorFlow-python3.5下中的lib/datasets中修改pascal_voc 文件中的内容,具体查看博客
运行 python train.py,跑完以后再跑demo.py
下面是适用于我本地环境的MATLAB代码
%注意修改下面四个值
xmlfilepath='/home/pprp/github/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5/data/VOC2007/Annotations';
txtsavepath='/home/pprp/github/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5/data/VOC2007/ImageSets/Main';
trainval_percent=0.5; #trainval占整个数据集的百分比,剩下部分就是test所占百分比
train_percent=0.5; #train占trainval的百分比,剩下部分就是val所占百分比
xmlfile=dir(xmlfilepath);
numOfxml=length(xmlfile)-2;#减去.和.. 总的数据集大小
trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));
test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));
trainvalsize=length(trainval); #trainval的大小
train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));
val=sort(setdiff(trainval,train));
ftrainval=fopen([txtsavepath 'trainval.txt'],'w');
ftest=fopen([txtsavepath 'test.txt'],'w');
ftrain=fopen([txtsavepath 'train.txt'],'w');
fval=fopen([txtsavepath 'val.txt'],'w');
for i=1:numOfxml
if ismember(i,trainval)
fprintf(ftrainval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));
if ismember(i,train)
fprintf(ftrain,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));
else
fprintf(fval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));
end
else
fprintf(ftest,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));
end
end
fclose(ftrainval);
fclose(ftrain);
fclose(fval);
fclose(ftest);
可能过程中还是会报错,只要百度一下就应该可以解决
数据的放置结构(这个困惑了我好久)
-data
- VOCdevkit2007
- VOC2007
- Annotations (标签XML文件,用对应的图片处理工具人工生成的)
- ImageSets (生成的方法是用sh或者MATLAB语言生成)
- Main
- test.txt
- trian.txt
- trainval.txt
- val.txt
- JPEGImages(原始文件)
Faster-rcnn 配置方法的更多相关文章
- 记pytorch版faster rcnn配置运行中的一些坑
记pytorch版faster rcnn配置运行中的一些坑 项目地址 https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 一般安装配置参考README.md文件 ...
- [计算机视觉][神经网络与深度学习]Faster R-CNN配置及其训练教程2
faster-rcnn分为matlab版本和python版本,首先记录弄python版本的环境搭建过程.matlab版本见另一篇:faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+c ...
- 原 CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)
1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Netwo ...
- Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(GPU)
目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说在前面,这篇是关于Windows下Faster R-CNN的MATLAB配置,GPU版本 ...
- Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(CPU)
目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说实话,费了很大的劲,在调试的过程中,遇到了很多的问题: 幸运的是,最终还是解决了问题: ...
- faster r-cnn 在CPU配置下训练自己的数据
因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net ...
- Windows下如何采用微软的Caffe配置Faster R-CNN
前言 比较简单的一篇博客.https://github.com/microsoft/caffe 微软的Caffe以在Windows下编译简单而受到了很多人的喜爱(包括我),只用改改prop配置然后无脑 ...
- 新人如何运行Faster RCNN的tensorflow代码
0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下 ...
- Faster RCNN代码理解(Python)
转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初 ...
- Faster rcnn代码理解(2)
接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码- 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函 ...
随机推荐
- PHP代码编写的优化
// $b 会新创建一个内存空间 $a = array('a'=>'aa','b'=>'bb'); $b = $a; $a['c'] = 'cc'; // $b 会引用 $a 的内存空间 ...
- CanvasRenderingContext2D.lineDashOffset
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/CanvasRenderingContext2D/lineDashOffset CanvasRende ...
- Java compiler level does not match解决方法, java 修改编译用的jdk的方法
从别的地方导入一个项目的时候,经常会遇到eclipse/Myeclipse报Description Resource Path Location Type Java compiler level d ...
- js如何打印对象
js调试中经常会碰到输出的内容是对象而无法打印的时候,光靠alert只能打印出object标示,却不能打印出来里面的内容,甚是不方便,于是各方面整理总结了如下一个函数,能够将数组或者对象这类的结果一一 ...
- Java 7 新增功能
Java 7 新增功能如下: 对二进制整数的支持,以0b或0B开头. 在数值中可以使用下划线,不管是整型数值,还是浮点型数值,都可以自由地使用下划线,这样可以直观地分辨数值常量中到底包含多少位.如:3 ...
- PAT 1041 Be Unique[简单]
1041 Be Unique (20 分) Being unique is so important to people on Mars that even their lottery is desi ...
- vim符号列表
Exuberant Ctags工具安装 • 软件简介 Ctags generates an index (or tag) file of language objects found in sourc ...
- Django 分页查询并返回jsons数据,中文乱码解决方法
Django 分页查询并返回jsons数据,中文乱码解决方法 一.引子 Django 分页查询并返回 json ,需要将返回的 queryset 序列化, demo 如下: # coding=UTF- ...
- [转]VMware-Transport(VMDB) error -44:Message.The VMware Authorization Service is not running解决方案
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_70c9c4b40101i01v.html 1.VMware Workstation中新建的虚拟机在开机的时候出现这种错误:Tran ...
- Docker+.Net Core 的那些事儿-4.还有这种操作!?
1.通过docker run -v命令映射工作目录 通过一系列上述操作,我们可以发现我们的发布是基于镜像的,也就是说,在后期的迭代过程中,如果有些代码修改,我们就不得不删除旧的容器和镜像,dotnet ...