faster rcnn 如何修改测试配置文件

sinat_34139917 2016-05-10 08:49:18

已经用faster rcnn训练好了模型，但是测试的时候一直出现如下错误，请问这是什么原因造成的？ test.prototxt除了修改cls_score和bbox_pred之外，还需要修改什么地方？谢谢了

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weixin_43821303 2019-05-06

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请问迭代次数要在哪里修改

blackmoo 2017-01-13

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我告诉你为什么吧，你的end2end都改成2类输出了，但是运行demo会默认选择alt_opt中的test文件运行，所以你要改掉对应的demo中的代码，选择用faster_end2end 的test结构文件

qq_24037421 2016-09-07

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应该还有num_class，至于cls_score不记得要改啊，一般修改的时候，按ctrl+f寻找关键数字，如类的种类21那么要修改21的自己84的，就是类的数量乘以4

sinat_28498195 2016-06-16

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看样子你似乎是用的某个数据集自带的配置文件，像这样：

你要确定你的test.prototxt与你当初训练使用的train.prototxt相应位置的参数是否一致，仔细检查一下是不是test.protxt文件用错了！这个文件是不需要自己手动修改的。

Wenxy1 2016-05-22

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没用过此库，帮你顶。

基于Tensorflow搭建的Faster-RCNN框架。经过测试可以本级机器跑通，通过修改配置文件以及添加图片数据，从而训练好模型能够达到你想要的结果

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。基于Faster_RCNN网络模型的车辆、行人及交通信号目标检测算法python源码+数据集+项目报告+详细注释.zip ## 环境配置： * Python3.6/3.7/3.8 * Pytorch1.6(注意：必须是1.6.0或以上，因为使用官方提供的混合精度训练1.6.0后才支持) * pycocotools(Linux:```pip install pycocotools```; Windows:```pip install pycocotools-windows```(不需要额外安装vs)) * Ubuntu或Centos(不建议Windows) * 最好使用GPU训练 * 详细环境配置见```requirements.txt``` ## 文件结构： ``` ├── backbone: 特征提取网络，可以根据自己的要求选择 ├── network_files: Faster R-CNN网络（包括Fast R-CNN以及RPN等模块） ├── train_utils: 训练验证相关模块（包括cocotools） ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取VOC数据集 ├── train_mobilenet.py: 以MobileNetV2做为backbone进行训练 ├── train_resnet50_fpn.py: 以resnet50+FPN做为backbone进行训练 ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的用户使用 ├── predict.py: 简易的预测脚本，使用训练好的权重进行预测测试 ├── validation.py: 利用训练好的权重验证/测试数据的COCO指标，并生成record_mAP.txt文件 └── pascal_voc_classes.json: pascal_voc标签文件 ``` ## 预训练权重下载地址（下载后放入backbone文件夹中）： * MobileNetV2 backbone: https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth * ResNet50+FPN backbone: https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth * 注意，下载的预训练权重记得要重命名，比如在train_resnet50_fpn.py中读取的是```fasterrcnn_resnet50_fpn_coco.pth```文件，不是```fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth``` ## 数据集，本例程使用的是PASCAL VOC2012数据集 * Pascal VOC2012 train/val数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar * 使用ResNet50+FPN以及迁移学习在VOC2012数据集上得到的权重: 链接:https://pan.baidu.com/s/1ifilndFRtAV5RDZINSHj5w 提取码:dsz8 ## 训练方法 * 确保提前准备好数据集 ......

<项目介绍> 背景/需求路面病害对道路和行车安全构成潜在威胁，而至今没有具有高度适用性的自动化测量仪器可以使用。传统方法为人工目测排查，费时费力，数据的可比性和重复性都较差。项目选取车载相机或手机拍摄的路面图像为研究对象，基于RDDC2020数据集，使用三种卷积神经网络（Fcos、FasterRcnn、YOLO v3）实现了道路损伤检测系统。本项目包含可执行 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

matlab集成c代码 LPIRC 2016 使用 Install 重要重要注意--user是强制的了!!! 不要用sudo装在系统路径, 因为大家在用一个container! 或者直接运行make. python setup.py develop --user 此时就应该可以在命令行中使用 lpirc_detect, lpirc_detect_prof, lpirc_vis 这三个命令. NOTICE: 可能你的 ${HOME}/.local/bin/ 目录还不在环境变量 PATH 里, 需要将其加入 PATH 才能找到这些命令为了方便用不同的faster RCNN build测试，现在先不使用git submodule并自动设置sys.path的形式. 所以需要自己设置好 PYTHONPATH 环境变量 export PYTHONPATH="/path/to/pycaffe:/path/to/py-faster-rcnn/lib:${PYTHONPATH}" Config lpirc.conf.sample里是一个示例配置文件 cp lpirc.conf.sample lpir

matlab精度检验代码使用Faster-R-CNN的多脸检测使用更快的R-CNN进行多人脸识别抽象的人脸检测在监视，安全性，人群规模估计到社交网络等领域具有广泛的应用。挑战在于创建一个与闪电条件，姿势，配件和遮挡无关的模型。我们旨在创建一个将图像作为输入的管道，并在图像中所有人员的脸上创建一个边界框。依存关系 Matlab 2018 有关运行代码的说明预处理对于FDDB RUN 对于WIDER RUN 培训与测试对于VGG16 Run上的WIDER数据集对于VGG16运行上的FDDB数据集为了训练自己的模型：编写自己的架构函数（指定模型及其配置）。示例架构功能是，在训练文件中更改架构功能名称对于WIDER数据集[ 对于FDDB数据集您也可以在FDDB数据集中更改训练和测试数据百分比。 WIDER具有预定义的单独的训练和测试图像数据集。总体细节我们使用以下数据集： WIDER -32,203张图像和393,703张标签的面部在比例，姿势和遮挡方面具有高度可变性，如示例图像中所示.WIDER FACE数据集基于61个事件类别进行组织。对于每个事件类别，

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