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重新训练faster rcnn调用的预训练模型
需要多喝水的鱼
2017-12-12 09:00:15
最近小鱼碰到一个难题,就是我要重新训练一个ZF.model来给训练faster rcnn的时候进行调用。调用预训练模型是因为这个已经训练好的模型是参数最优了,但如果我想重新自己训练一个模型,比如就是ZF.model,也可以是VGG16.model,要怎么重新训练出预训练的模型?求各位大牛为小鱼解答一下,谢谢。
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重新训练faster rcnn调用的预训练模型
最近小鱼碰到一个难题,就是我要重新训练一个ZF.model来给训练faster rcnn的时候进行调用。调用预训练模型是因为这个已经训练好的模型是参数最优了,但如果我想重新自己训练一个模型,比如就是ZF.model,也可以是VGG16.model,要怎么重新训练出预训练的模型?求各位大牛为小鱼解答一下,谢谢。
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一颗青芒精
2020-02-29
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引用 1 楼 <span style="color:#4788C7">tian-happy</span>的回复:
同问,楼主现在找到解决方法了么?我是直接屏蔽了预训练模型
<br />您好,请问你是怎么直接屏蔽预训练模型的呢
正儿八经的扛把子
2019-10-17
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./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc vgg16 10000 改为 ./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc_0712res101 10000 这是tensorflow框架下把vgg16网络改为res101所用的测试代码,还需要改demo里的网络和数据类型
tian-happy
2018-06-06
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同问,楼主现在找到解决方法了么?我是直接屏蔽了预训练模型
基于pytorch
预
训练
模型
使用
Faster
RCNN
调用
摄像头进行目标检测【无敌详细!简单!超少代码!】
基于pytorch
预
训练
模型
使用
Faster
RCNN
调用
摄像头进行目标检测【无敌详细!简单!超少代码!】
Faster
RCNN
mex等文件
Faster
RCNN
(matlab)在windows下运行所需的文件(cuda7.5)
faster
rcnn
(python+caffe)源代码
faster
rcnn
(python+caffe)
ubantu16.04配置py-
faster
-
rcnn
CPU版教程
ubantu16.04配置py-
faster
-
rcnn
CPU版教程,用于目标检测
bottom-up-attention:基于
Faster
R-CNN和Visual Genome的自下而上的图像字幕和VQA注意模型
自下而上的注意 这段代码使用对象和属性注释,基于具有ResNet-101的
Faster
R-CNN的多gpu
训练
,实现了自下而上的注意力模型。 预
训练
的模型生成对应于显着图像区域的输出特征。 这些自下而上的注意力功能通常可以用作基于注意力的图像字幕和视觉问题解答(VQA)模型中CNN功能的直接替代。 该方法用于在 ( CIDEr 117.9 , BLEU_4 36.9 )上实现最先进的图像字幕性能,并赢得了(总体准确度为70.3% ),具体说明如下: ,以及 。 下面说明了针对显着图像区域的一些示例对象和属性预测。 注意:此回购仅包括用于
训练
自下而上注意力/更快的R-CNN模型(第3.1节代码)。 实际的字幕模型(第3.2节)可在的单独回购中。 参考 如果您使用我们的代码或功能,请引用我们的论文: @inproceedings{Anderson2017up-down, aut
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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