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【代码】python 绘图（以faster rcnn 的 loss 曲线为例）

# -*- coding=utf-8 -*-''' import matplotlib.pyplot as plt import re logs=open('loss').read() #print logs pattern = re.compile('\ .*?Iteration (\d+)\, loss = (.*?)\n',re.S) result= re.findall(pattern,logs) print len(result) #end to end img={} c=0 iter…

用fast rcnn绘制loss曲线遇到的问题

运行fast rcnn的train,会进入ipython,要先exit退出才能继续运行程序 绘制图像时,用了命令: ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/VGG_CNN_M_1024/solver.prototxt --weights data/fast_rcnn_models/vgg_cnn_m_1024_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel --imdb Kakoutrain 2>&1 |tee out.log…

Faster R-CNN教程

Faster R-CNN教程 最后更新日期:2016年4月29日 本教程主要基于python版本的faster R-CNN,因为python layer的使用,这个版本会比matlab的版本速度慢10%,但是准确率应该是差不多的. 目前已经实现的有两种方式: Alternative training Approximate joint training 推荐使用第二种,因为第二种使用的显存更小,而且训练会更快,同时准确率差不多甚至略高一点. Contents 配置环境 安装步骤 Demo 建立自…

caffe学习一：ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效，记录经历两天的吐血经历)

兜兜转转,兜兜转转; 一次有一次,这次终于把Faster R-CNN 跑通了. 重要提示1:在开始跑Faster R-CNN之前一定要搞清楚用的是Python2 还是Python3. 不然你会无限次陷入一下错误: from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_…

目标检测算法的总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、FNP、ALEXnet、RetianNet、VGG Net-16）

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统…

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: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用…

（原）faster rcnn的tensorflow代码的理解

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

使用Faster R-CNN做目标检测 - 学习luminoth代码

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…

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: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud…

Faster R-CNN代码例子

主要参考文章:1,从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) 经常是做到一半发现收敛情况不理想,然后又回去看看这篇文章的细节. 另外两篇: 2,Faster R-CNN学习总结      这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3,目标检测中region proposal的作用? 主要研究了两个版本的 pytorch 代码,第一篇文章作者的实现,以及其提及的最简实现 两个实现我都深入看了并且修改了. Faster R-CNN是两阶段检测:rpn + fast rcnn.rpn最前面…