SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

目标检测算法SSD之训练自己的数据集 prerequesties 预备知识/前提条件 下载和配置了最新SSD代码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd cd $_ git checkout ssd 编译caffe 下载必要的模型(包括prototxt和caffemodel): 运行了evaluation和webcam的例子,会提示caffe的import报错.添加pycaffe路径到PYTHONPATH环境变量,或者写一个_…

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P…

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)…

物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 1. 安装 caffe_SSD: git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 2. 编译该 caffe 文件,在主目录下: # Modify Makefile.config accordi…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集 今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理.TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow,可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET…

[写在前面] 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集,验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度,如Inception_V3, VGG16,Inception_resnet_v2等模型.本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性,测试数据为芹菜.鸡毛菜.青菜,各类别样本约600张,多个菜场拍摄,不同数据源. 补充:自己当初的计划是用别人预训练好的模型来再训练自己的数据集已使可以完成新的分类任务,但必须要修改代码改网络结构,并…

默认caffe已经编译好了,并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集,这里准备两类数据,分别放在文件夹0和文件夹1中(之所以使用0和1命名数据类别,是因为方便标注数据类别,直接用文件夹的名字即可).即训练数据集:/data/train/0./data/train/1  训练数据集:/data/val/0./data/val/1. 数据准备好之后,创建记录数据文件和对应标签的txt文件 (1)创建训练数据集的train.txt import os f =open(r'tr…

使用yolo3模型训练自己的数据集 本项目地址:https://github.com/Cw-zero/Retrain-yolo3 一.运行环境 1. Ubuntu16.04. 2. TensorFlow-gpu 1.4.0 或更高版本. 3. Keras 2.2.4 . 4. numpy 1.15.2(实测1.16.1会报错). 二.创建数据集 1. 使用VOC2007数据集的文件结构: 文件结构如下图,可以自己创建,也可以下载VOC2007数据集后删除文件内容. 注:数据集中没有 test.p…