caffe ssd 错误描述: AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap' SSD from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.proto 解决方法在用voc2007和voc2012的数据训练基于caffe的SSD模型的时候,我们需要将图片数据转换成lmdb格式,用到的脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh(…

搞了几个月,终于把SSD试通了,不是科班出身的就是弯路多啊.几个月才跑通了caffe + ssd,痛苦至极,好在柳暗花明.好了,废话不多说,入正题. SSD作为object detection的论文,还算是比较新的,而且看起来效果不错,所以还是不少人去实验的,尤其是中国的同学们,我特意在外网搜索了一下,还真不多人,反而中国的博客用的人还更多. 在度娘里搜索caffe + ssd,确实不少资料的,但大家都知道,天下文章一大抄,更何况在大天朝下面,所以成功的并不多,还有一个问题是,大家run的安装命…

一.任务 现在用caffe做目标检测一般需要lmdb格式的数据,而目标检测的数据和目标分类的lmdb格式的制作难度不同.就目标检测来说,例如准备SSD需要的数据,一般需要以下几步: 1.准备图片并标注groundtruth        2.将图像和txt格式的gt转为VOC格式数据        3.将VOC格式数据转为lmdb格式数据 本文的重点在第2.3步,第一步标注任务用小代码实现即可.网络上大家制作数据格式一般是仿VOC0712的,建立各种目录,很麻烦还容易出错,现我整理了一下代码,只…

环境: ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn5.0 已安装过caffe1.0 tensorflow1.2 编辑过程中出现问题尽量到这里面搜一下:https://github.com/BVLC/caffe/issues 教程 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Installation Get the code. We will call the directory that you cloned Caffe into $CAFFE_…

參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录中 :cd caffe 3,git checkout ssd 主要参考 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 获取SSD的代码,下载完成后有一个caffe文件夹 git clone https://github…

昨天我们买好了硬件,今天我们开始安装caffe了,我本人安装过caffe不下10次,每次都是一大堆问题,后来终于总结了关键要点,就是操作系统. 1. 千万不要用ubuntu17.10来安装, 2. 最好的操作系统是ubuntu16.04 如果用17版本的来安装的话,很多时候会遇到要降级gcc的,降级也是非常麻烦的事,因为降级或升级的时候会需要安装很多其他的东西,无形中会打乱整个系统的安装环境,最后到时候又会遇到其他的问题,所以安装caffe的最重要环节是保持一个干净的适合的系统.   1.安装C…

一.下载 git clone https://github.com/runhang/caffe-ssd.git cd caffe-ssd 1. 修改 build_win.cmd if !PYTHON_VERSION! EQU 2 ( set CONDA_ROOT=C:\Anaconda2 ) :: Set python 3.5 with conda as the default python if !PYTHON_VERSION! EQU 3 ( set CONDA_ROOT=C:\Anacon…

问题描述在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用opencv的resize做替换,因此更改了输入图片到模型中的预处理过程,使用caffe.io.Transformer进行预处理的过程如下: import numpy as np import sys,os # 设置当前的工作环境在caffe下 caffe_root = '/home/xxx/caffe…

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高:(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在图片的不同位置…

SSD实战——人脸检测 Tensorflow 一 .人脸检测的困难: 1. 姿态问题 2.不同种族人, 3.光照 遮挡 带眼睛 4.视角不同 5. 不同尺度 二. 数据集介绍以及转化VOC: 1. FDDB 2.WIDER Face (本实战采用) 3.MegaFace WIDER Face介绍: 本数据集为香港中文大学的数据集,33203个图像 和 393703个人脸图像 划分 40%训练  10%交叉验证  50%测试 链接https://pan.baidu.com/s/1tE3HHbRaW…