MMDetection 快速开始，训练自定义数据集

本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题. 环境准备基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装,可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动开发环境下载并安装 Anaconda ,之后于 Terminal 执行: # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda ac…

Scaled-YOLOv4 快速开始，训练自定义数据集

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m…

[炼丹术]YOLOv5训练自定义数据集

YOLOv5训练自定义数据一.开始之前的准备工作克隆 repo 并在Python>=3.6.0环境中安装requirements.txt,包括PyTorch>=1.7.模型和数据集会从最新的 YOLOv5版本中自动下载. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 二.训练自定义数据 2.1 创建my_dataset.yaml COCO128是一个示例小教…

yolov5训练自定义数据集

yolov5训练自定义数据 step1:参考文献及代码博客 https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/107339535 github代码 https://github.com/DataXujing/YOLO-v5 官方代码 https://github.com/ultralytics/yolov5 官方教程 https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data…

tensorflow从训练自定义CNN网络模型到Android端部署tflite

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程数据集:自定义生成训练框架:tensorflow slim 关…

Tensorflow2 自定义数据集图片完成图片分类任务

对于自定义数据集的图片任务,通用流程一般分为以下几个步骤: Load data Train-Val-Test Build model Transfer Learning 其中大部分精力会花在数据的准备和预处理上,本文用一种较为通用的数据处理手段,并通过手动构建,简单模型, 层数较深的resnet网络,和基于VGG19的迁移学习. 你可以通过这个例子,快速搭建网络,并训练处一个较为满意的结果. 1. Load data 数据集来自Pokemon的5分类数据, 每一种的图片数量为200多张,是一个较…

torch_13_自定义数据集实战

1.将图片的路径和标签写入csv文件并实现读取 # 创建一个文件,包含image,存放方式:label pokemeon\\mew\\0001.jpg,0 def load_csv(self,filename): if not os.path.exists(os.path.join(self.root,filename)): images = [] # 将所有的信息组成一个列表,类别信息通过中间的一个路径判断 for name in self.name2label.keys(): # pokem…

Yolo训练自定义目标检测

Yolo训练自定义目标检测参考darknet:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 1. 下载darknet 在 https://github.com/pjreddie/darknet 下载zip (注意:git clone 之后'make'有"Counldn't open coco.name"的error,搜了一下,直接下载zip可以解决) 2. make 3. 下载pretrained weight 4. 运行单图片检测 ./darknet det…

pytorch加载语音类自定义数据集

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写 __len()__ , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:…

PyTorch 自定义数据集

准备数据准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │ └── train2017 │ ├── ... │ └── 000000000650.jpg ├── labels │ └── train2017 │ ├── ... │ └── 000000000650…

Fast RCNN 训练自己数据集 (1编译配置)

FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) FastRCNN是Ross Girshick在RCNN的基础上增加了Multi task trainin…

使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战（一）

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

实践详细篇-Windows下使用VS2015编译的Caffe训练mnist数据集

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张训练图…

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到问题

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到如下问题: 1. KeyError: 'chair' File "/home/sai/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 217, in _load_pascal_annotationcls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]KeyError: 'chair' 解…

复现VGG19训练自定义图像分类

1.复现VGG训练自定义图像分类,成功了哈哈. 需要代码工程可联系博主qq号,在左边连接可找到. 核心代码: # coding:utf-8 import tensorflow as tf import os from load_vgg19_model import net os.environ[' def VGG19_image_classifier(X,Y,nn_classes): vgg19_path = "./vgg19_model/imagenet-vgg-verydeep-19.mat…

Tesseract-OCR-v5.0中文识别,训练自定义字库,提高图片的识别效果

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹识别:tesseract test.png result -l chi_sim 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成要注意:Tesseract-OCR的…

YOLOV4在linux下训练自己数据集（亲测成功）

最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索 VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型笔者也是根据官方github的readme操作的没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi…

webpack 快速入门系列 - 自定义 wepack 上

其他章节请看: webpack 快速入门系列自定义 wepack 上通过"初步认识webpack"和"实战一"这 2 篇文章,我们已经学习了 webpack 最基础的知识.在继续学习 webpack 更多用法之前,我们先从更底层的角度来认识 webpack. 自定义 webpack 分上下两篇,上篇介绍 webpack 的两个核心,loader和plugin:下篇我们自己实现一个简单的 webpack. 初始化项目 loader 和 plugin 将使用此环境…

pythonTensorFlow实现yolov3训练自己的目标检测探测自定义数据集

1.数据集准备,使用label标注好自己的数据集. https://github.com/tzutalin/labelImg 打开连接直接下载数据标注工具, 2.具体的大师代码见下链接 https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 3.我的代码训练步骤,这里我使用大神的浣熊数据集进行测试我的代码连接:干货-https://github.com/wuzaipei/python_TensorFlow_yolov3- 4.具体步骤 1. 训练数据:…

利用Tensorflow训练自定义数据

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M…

Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN…

【Mxnet】----1、使用mxnet训练mnist数据集

使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list…

yolov2训练ICDAR2011数据集

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma…

【caffe-windows】 caffe-master 之训练自己数据集（图片转换成lmdb or leveldb）

前期准备: 文件夹train:此文件夹中按类别分好子文件夹,各子文件夹里存放相应图片文件夹test:同train,有多少类就有多少个子文件夹 trainlabels.txt : 存的是训练集的标签 testlables.txt: 存的是测试集的标签 (特别注意:文件的路径以及文件名要对应) 第一步生成train文件夹和test文件夹以及标签文件.本文用的是matlab对数据集进行读取,然后输出图片到相应文件夹中,并且生成标签文件.此处给出matlab的代码,请自行分析. %% 实现图片的输出…

TensorFlow初探之简单神经网络训练mnist数据集（TensorFlow2.0代码）

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01…

win10 caffe python Faster-RCNN训练自己数据集(转)

一.制作数据集 1. 关于训练的图片不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制…

win10 Faster-RCNN训练自己数据集遇到的问题集锦 (转)

题注: 在win10下训练实在是有太多坑了,在此感谢网上的前辈和大神,虽然有的还会把你引向另一个坑~~. 最近,用faster rcnn跑一些自己的数据,数据集为某遥感图像数据集——RSOD,标注格式跟pascal_voc差不多,但由于是学生团队标注,中间有一些标注错误,也为后面训练埋了很多坑.下面是用自己的数据集跑时遇到的一些问题,一定一定要注意:在确定程序完全调通前,务必把迭代次数设一个较小的值(比如100),节省调试时间. 错误目录: 1 ./tools/train_faster_rcnn…