caffe2用detectron预训练模型训练自己数据集,训练半小时左右中断报错 [问题点数:200分]

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mmdetection训练自己的数据
上篇文章提到了mmdetection的配置并且测试好啦。下面关于如何train我们<em>自己</em>的数据。 主要讲一下一些改动原配置文件的问题,毕竟mmdetection开源的时间不长,还是在不断更新的。 官方建议<em>自己</em>的数据在mmdetection目录下创建data目录,以coco数据格式为例吧。 mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data...
mmdetection的configs中的各项参数具体解释
简介 在使用mmdetection对模型进行调优的过程中总会遇到很多参数的问题,不知道参数在代码中是什么作用,会对<em>训练</em>产生怎样的影响,这里我以faster_rcnn_r50_fpn_1x.py和cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py为例,简单介绍一下mmdetection中的各项参数含义 faster_rcnn_r50_fpn_1x.py 首先介绍一下这个配置文件所描述的框架,它是基...
mmdetection 源码解析——test.py
一、程序结构 test.py的代码结构比较简单,如下流程图所示: 1&amp;gt;1开始参数获取判断输出文件格式读取配置文件 (mmcv.Config.fromfile)设置cuda_benchmark, 模型,<em>数据集</em>判断gpu数量模型创建,数据加载单核输出模型创建,数据加载并行输出输出结果 核心代码梳理 (1)参数获取 args = parse_args() 主要解析参数,其参数含义为: ...
Caffe2 - (二十一) Detectron 之模型训练及数据加载流程
Caffe2 - (二十一) Detectron 之模型<em>训练</em>及数据加载流程 根据<em>训练</em>过程 train_net.py,大致梳理下 Detectron 的<em>训练</em>过程和<em>训练</em>时数据加载过程. 模型<em>训练</em> <em>训练</em><em>数据集</em>/读取 ...
【转】Caffe2 - Detectron 初步使用
转自:http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79142978 Detectron 初步使用 Detectron 安装. Detectron 提供了基于 COCO Dataset 的推断和<em>训练</em>使用说明 - Using Detectron. 1. Detectron Model ZOO 和 Baselines Detectr
FAIR开源目标识别平台Detectron从入门到放弃(二) 使用自己数据集(voc2007格式)训练Detectron
FAIR的<em>detectron</em>平台官方demo是基于MSCOCO<em>数据集</em><em>训练</em>的,小白从faster rcnn一路走来,用的都是voc2007<em>数据集</em>格式,呕心沥血标注了voc2007格式的自建<em>数据集</em>,不能用了?不可以!我没找到<em>detectron</em>官方给出的voc转coco代码,幸好MCOCO有官方的cocoapi,支持多种<em>数据集</em>转coco格式,伸手党福利。小白关注的是目标识别,按照本文的方法keypoin...
Detectron安装与用GPU训练自己数据集(voc格式)
FAIR的Detectron平台是facebook基于coco<em>数据集</em><em>训练</em>的,虽然官方建议使用coco格式<em>数据集</em><em>训练</em>模型,但很多人习惯于用voc格式标记数据,也有现成的xml不知如何使用Detectron。本博文假设已经做好voc格式数据,稍做转换使其能够在Detectron上<em>训练</em>。本博文主要以resnet-50-fpn-faster-rcnn<em>训练</em>为例,只测试目标检测,说明如何使用<em>自己</em>的voc数据训...
官方版Mask-Rcnn(Detectron-caffe2训练自己数据集
最近在学习官方版的   Mask-Rcnn , 已经能够<em>训练</em> , 下面简述下使用<em>自己</em><em>数据集</em><em>训练</em>的方法。工程目录:https://github.com/facebookresearch/Detectron经过测试验证官方版的Mask-Rcnn是可以直接使用COCO<em>数据集</em>进行<em>训练</em>的,所以本文也是COCO格式的<em>数据集</em>的制作方法。一,labelme标注<em>数据集</em>       制作<em>数据集</em>时主要使用labelme...
TFFRCNN demo模型加载测试
  .data-00000-of-00001和.index保存了所有的weights、biases、gradients等变量, .meta保存了图结构, checkpoint文件是个文本文件,里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其它checkpoint文件列表 保存<em>训练</em>模型: 建立一个Saver对象 设置保存模型的个数 : ...
mmdetection
mmdetection 本人的系统环境:Ubuntu 16.04Cuda 9.0 + Cudnn 7.0.5Python 3.6 (mmdetection要求Python版本需要3.4+)Anaconda 3 (可选)
mmdetection代码-tool-test
测试tools/test.py tools/test.py def main(): args = parse_args() if args.out is not None and not args.out.endswith(('.pkl', '.pickle')): raise ValueError('The output file must be a pkl f...
Keras保存与加载模型(JSON+HDF5)
在Keras中,有时候需要对模型进行序列化与反序列化。进行模型序列化时,会将模型结果与模型权重保存在不同的文件中,模型权重通常保存在HDF5文件中,模型的结构可以保存在JSON或者YAML文件中。后二者方法大同小异,这里以JSON为例说明一下Keras模型的保存与加载。 from sklearn import datasets import numpy as np from keras.mod...
Caffe2 - (二十二) Detectron 之数据集加载与处理函数
Detectron 是基于标准 COCO json <em>数据集</em>格式进行的. 如果处理新的<em>数据集</em>时,强烈推荐将<em>数据集</em>转化为 COCO json 格式,重用先有数据代码即可. 不推荐重写新<em>数据集</em>格式的代码.
Detectron训练自己数据集(VOC格式)细节
#-----------------------ZR---------------------------- #              VOC格式转json格式<em>训练</em> #-----------!未经同意,不得转载!------------ Detectron平台是基于COCO<em>数据集</em><em>训练</em>的,而我一开始接触的faster-rcnn都是VOC2007<em>数据集</em>格式的,最近想要试试利用Detectro...
《错误手记-01》 facenet使用预训练模型fine-tune重新训练自己数据集报错
环境信息:windows10+python3.5+tensorflow1.6.0 问题描述: 在<em>自己</em>的<em>训练</em>集上跑train_softmax.py.  参数: --logs_base_dir F:/work/runspace/log/  --models_base_dir F:/dataset/facenet/model/my/  --data_dir F:/dataset/vggface2...
Detectron-maskrcnn 训练自己数据集
Detectron-maskrcnn <em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em> <em>数据集</em>为Labelme标注json格式
利用detectron训练自己的数据
前提是在ubuntu16.04下配置好<em>caffe2</em>和fb的深度学习开源框架<em>detectron</em>,可以参考我前面的博客:ubuntu16.04下<em>caffe2</em>与dectectron配置 一、数据准备 我的数据格式是voc,而<em>detectron</em>要求的数据格式是json,因此首先要进行格式的转换。 1.数据放置 官方网站上的要求的数据存放见左图,也就是说无论我们<em>自己</em>要<em>训练</em>什么数据,文件夹的名称必须是...
Retinanet训练自己的数据(3):模型训练
  准备好数据以及模型正确安装之后,就可以就行模型<em>训练</em>了。   定位到模型所在的文件夹,老办法,打开powershell,在命令行输入:(这里的命令只适用于<em>自己</em>的<em>训练</em>集,对于Pascal或者coco<em>数据集</em>,请参见官方文档) python keras_retinanet/bin/train.py csv /path/to/csv/file/containing/annotations /p...
(3)caffe学习之微调预训练的模型训练自己数据集
打开train_val.prototxt文件,修改name,输出类别数,两个lr_mult均扩大十倍,因为我们主要<em>训练</em>最后一层layer { name: &quot;fc8_15&quot; type: &quot;InnerProduct&quot; bottom: &quot;fc7&quot; top: &quot;fc8_15&quot; param { lr_mult: 10 decay_mult: 1 } param {...
Detectron训练自己数据集(voc格式的数据集)笔记
<em>detectron</em>是facebook的开源项目,其实现主要基于<em>caffe2</em>。里面有诸如FPN,Mask-RCNN等优秀目标检测算法的实现。 利用Detectron<em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em>,首先我们要搭建好相应环境。 <em>caffe2</em>的安装请参考<em>caffe2</em>官网安装教程。 https://<em>caffe2</em>.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&amp;amp;amp;config...
Detectron:用自己训练好的模型进行测试
上篇文章提到了把<em>自己</em>的数据标注格式转换为Detectron需要的COCO格式:    Detectron:<em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em>——将<em>自己</em>的数据格式转换成COCO格式趁今天在测试,还是热乎乎的,感觉来记录一下~~主要使用一下命令:python2 tools/test_net.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_...
detectron训练模型
概论 前提:Linux系统下安装好了<em>detectron</em>,安装步骤可参考<em>detectron</em>安装。 <em>数据集</em>:可用的<em>数据集</em>有几种,其中一种最简单的方式如下图,本质上来说,是coco_train2014文件夹里面放着若干<em>训练</em>集的JPG图片,annotations文件夹里面放着一个json文件,是那些图片的标注信息。这里只说明<em>训练</em>集,测试及测试集先不弄。 <em>训练</em>文件:******/<em>detectron</em>...
实验向:基于caffe2的Detectron复现
背景 FPN的<em>训练</em>模型跑出来之后,实际上并未成功地进行测试,其中辛酸就不一一赘述。同时也实在不想花再多无用时间在上面,所以按照学长指示转战Detectron,来玩玩<em>caffe2</em>了,估计又是一场硬战,这次学聪明了,一步一步都要在csdn上记录下来。 首先来看看FAIR在github上发布的关于Detectron的内容(https://github.com/facebookresearch/Det...
基于keras框架,利用预训练模型参数训练自己的数据
本篇博客主要是对网络中的全连接层进行修改,分为以下两种情况: (1)如何使用预<em>训练</em>模型(1000类)<em>训练</em><em>自己</em>的数据(2类):主要修改全连接层; (2)在<em>自己</em>搭建的模型中使用像cifar10,ImageNet<em>训练</em>时保存的模型,在如何将预<em>训练</em>参数加载到<em>自己</em>的数据中。 如果有错误,欢迎批评指正,谢谢。 针对(1): 比如加载keras中的inceptionv3预<em>训练</em>模型: 我认为这篇文章写得...
训练mask_rcnn所用配置文件
<em>caffe2</em> <em>detectron</em>平台用coco<em>数据集</em><em>训练</em>maske_rcnn所需配置文件
(1)caffe学习之调用预训练的网络训练自己数据集
参考:https://blog.csdn.net/alps1992/article/details/68491362          https://blog.csdn.net/fly_egg/article/details/53670047          https://blog.csdn.net/liuyan20062010/article/details/78032592   总体思路...
Caffe2 - (十)训练数据集创建
Caffe2 - <em>训练</em><em>数据集</em>创建 <em>caffe2</em> 使用二值 DB 存储模型<em>训练</em>的数据,以 key-value 格式保存, key1 value1 key2 value2 key3 value3 ... DB 中,将 keys 和 values 保存为 strings 形式;可以通过 TensorProtos protocol buffer 来转换为结构化的数据: TensorPro...
Matterport版Mask RCNN——训练自己数据集——踩坑小记
Matterport版Detectron——<em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em>——踩坑小记前言一、基本配置系统配置Matterport环境配置Conda 虚拟环境pycharm的安装和使用上述环境二、制作<em>自己</em>的<em>数据集</em>实现默认程序测试结果制作labelme<em>数据集</em>安装labelme改进的json_to_dataset.py我们需要批处理而不是一个一个json文件来转化。默认labelme程序生成的是16位mask,我们...
【转】Caffe2 - Detectron 图片测试结果
转自:http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79148668 Detectron 图片测试结果 随机找的图片进行测试,结果很惊喜,很赞!!! 1. Box 与 Mask python2 tools/infer_simple.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn
ubuntu16.04使用官方mask-rcnn (caffe2实现)训练自己数据集
1、源代码及预<em>训练</em>模型准备 (1)官方源码下载地址: (2)预<em>训练</em>模型下载地址: 2、运行环境搭建 略… 3、<em>数据集</em>准备 (1)<em>数据集</em>存放位置 $DETECTRON/<em>detectron</em>/datasets/data 把<em>数据集</em>放置在如上目录下. (2)<em>数据集</em>目录结构(当然这个目录结构可以自由设定),比如我的: hainu |_ train | |_ &amp;amp;amp;lt;im-1-name&amp;amp;amp;gt;.jpg | ...
从零开始使用Detectron训练第三方数据集是什么体验(一)
从零开始使用Detectron<em>训练</em>第三方<em>数据集</em>是什么体验(一) 本栏目分为6个部分: 第1部分(本文):Detectron框架简介与安装 第2部分:使用LabelImgPlus对图片进行标注 第3部分:<em>数据集</em>处理 第4部分:在<em>detectron</em>上部署<em>数据集</em> 第5部分:<em>训练</em> 第6部分:测试 文章目录1 Detectron简介2 Detectron安装 1 Detectron简介 Detect...
caffe2载入预训练模型
Caffe2 载入预<em>训练</em>模型(Loading Pre-Trained Models)[7]这一节我们主要讲述如何使用预<em>训练</em>模型。Ipython notebook链接在这里。模型下载你可以去Model Zoo下载预<em>训练</em>好的模型,或者使用Caffe2的models.download模块获取预<em>训练</em>的模型。<em>caffe2</em>.python.models.download需要模型的名字所谓参数。你可以去看看有什么...
detectron自己的数据训练Faster-Rcnn+FPN
我的系统ubuntu16.04安装<em>caffe2</em>1、Required Dependenciessudo apt-get updatesudo apt-get install -y --no-install-recommends \      build-essential \      cmake \      git \      libgoogle-glog-dev \      libprot...
详解Matconvnet使用imagenet模型训练自己数据集
上节讨论过如何使一个简单的cnn网络<em>训练</em>mnist<em>数据集</em>,该节介绍复杂并且使用广泛的使用imagenet网络的预<em>训练</em>模型<em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em>。Ok首先是<em>自己</em>的<em>数据集</em>了。Matconvnet中<em>训练</em>imagenet的<em>数据集</em>的准备不像caffe这些工具箱弄得那么好,弄个train文件夹,test文件夹,以及两个txt索引就好了,感觉很不人性。后面我将会将其输入改为这种人性的类型输入格式。但是其类别索引是从0...
keras 利用vgg16进行十分类模型训练
导入模块 import os import numpy as np import tensorflow as tf import random import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Den...
自己的数据进行CaffeNet训练模型
win7环境下,用<em>自己</em>的数据进行CaffeNet<em>训练</em>模型,亲测可行!
Retinanet训练自己的数据(2):模型准备
  在上一篇博客中,我们已经处理好了模型需要的<em>数据集</em>,下一步就是准备模型去<em>训练</em>数据。这里提醒一句,在制作数据时,最好将<em>训练</em>集和测试集人为分开。像Google tensorflow API,在制作数据时可以按比例自动生成,但是在上一篇文章中产生的数据(annotation.csv )其实都是用来<em>训练</em>的,如果你把<em>自己</em>的<em>数据集</em>全都转换了,那么恭喜你,最后你会发现没有<em>数据集</em>去测试了。   下面开始模型准...
Detectron研读和实践三:用faster_rcnn_R-50-FPN训练PASCAL VOC数据集
该系列上一篇博客介绍了Detectron的getting started例子faster_rcnn_R-50-FPN的一些源码分析,这次来实践一下,用faster_rcnn_R-50-FPN模型<em>训练</em>PASCAL VOC<em>数据集</em>。 平台和环境:Ubuntu16.04+GTX1080ti+CUDA 8.0+cudnn5.1 1 为Detectron准备PASCAL VOC<em>数据集</em> 1.1 下...
用已有的模型来训练自己数据集(finetune)
1.首先准备<em>自己</em>的<em>数据集</em>,这次的<em>数据集</em>和上篇博客中<em>自己</em><em>训练</em>的<em>数据集</em>是一样的,按照上次的步骤,生成train_lmdb,val_lmdb和均值文件 2.下载已有的模型这里用的是caffenet模型,下载bvlc_reference_caffenet.caffemodel以及网络train_val.prototxt,solver.prototxt 3.修改train_val.prototxt文件,
keras用vgg16预训练的参数训练自己数据集
keras深度学习入门
caffe2 下载预训练模型需要注意的问题
在<em>caffe2</em>的tutorial中,下载预<em>训练</em>的模型使用的代码是python -m <em>caffe2</em>.python.models.download -i squeezenet 但是因为实际要下载的位置为/usr/local/<em>caffe2</em>中,所以需要sudo命令,但是如果直接用sudo命令,又会出现No module named <em>caffe2</em>.python.models错误,这是因为没有说明PYTHO
自己的图像数据训练模型
转载博客:https://blog.csdn.net/AlexQiweek/article/details/51281240   其中做了一些添加,亲测有效,可以生成.caffemodel模型1.数据准备在caffe/data下新建目录myself,并在myself里又新建两个目录train、val。 注意:图片的格式必须为.jpeg格式train存放<em>训练</em>用的数据源;该目录下又两个目录bird(7...
tensorflow深度学习实战笔记(一):使用tensorflow slim自带的模型训练自己的数据
目录 0、准备 1、数据处理---图片格式转成TFRecord格式 2、模型<em>训练</em> 3、验证<em>训练</em>后的效果 说明:此处可以模仿源码中inception v3的分类案例 slim预<em>训练</em>好的包含inception v1,inception v2,inception v3,inception v4,mobilenet v1,mobilenet v2,NasNet,pNasNet等。可以根据需要进...
YOLO(v1)用自己数据集训练模型
说明: (1)本文用到的darknet代码下载时间为2016-11-09 (2)由于之前博文做的<em>数据集</em>是参考VOC2007格式,并且YOLO是将VOC2007和VOC2012<em>数据集</em>转换成YOLO所需要的格式,所以这里我们也是一样,将参考VOC2007做的<em>数据集</em>转换成YOLO所需的<em>训练</em>格式。做VOC2007<em>数据集</em>过程参考:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/a
深度学习tensorflow实战笔记(3)VGG-16训练自己的数据并测试和保存模型
    前面的博客介绍了如何把图像数据转换成tfrecords格式并读取,本篇博客介绍如何用<em>自己</em>的tfrecords格式的数据<em>训练</em>CNN模型,采用的模型是VGG-16。现有的教程都是在mnist或者cifar-10<em>数据集</em>上做的<em>训练</em>,如何用<em>自己</em>的<em>数据集</em>进行<em>训练</em>相关的资料比较少,即使有相关的也是不完整,所以做一个完成流程的学习笔记,以供以后查阅使用。首先要做的是把<em>自己</em>的数据转换成tfrecords文件...
从零开始使用Detectron训练第三方数据集是什么体验(三)
从零开始使用Detectron<em>训练</em>第三方<em>数据集</em>是什么体验(三) 本栏目分为6个部分: 第1部分:Detectron框架简介与安装 第2部分(本文):使用LabelImgPlus对图片进行标注 第3部分(本文):<em>数据集</em>处理 第4部分:在<em>detectron</em>上部署<em>数据集</em> 第5部分:<em>训练</em> 第6部分:测试 第3部分:<em>数据集</em>处理 文章目录0 前言0.1 准备工作1 xml转json2 制作txt文件 ...
第六章 利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据
1、前言 TensorFlow Object Detection API提供了很多<em>训练</em>好的模型,我们可以直接用这些模型实现物体检测,这些模型<em>数据集</em>分为COCO(90类)、Kitti、Open Images、iNaturalist Species、AVA 。实现步骤参照第三章。 当然,我们也可以用他们预<em>训练</em>好模型(包括模型的架构、参数fine-turn)<em>训练</em><em>自己</em>的数据。比方说我们要检测石头,但是...
Caffe2 - (四) 基于 squeezenet 分类的模型测试
Caffe2 模型加载与测试 Model Zoo 这里以 squeezenet 模型为例,对图片中的 object 分类. 下载<em>训练</em>好的模型: python -m <em>caffe2</em>.python.models.download -i squeezenet 模型加载: 读取 protobuf 文件: with open("init_net.pb") as f: init_net
Caffe:使用lenet5模型训练自己数据集
一、前言本文主要尝试将<em>自己</em>的<em>数据集</em>制作成lmdb格式,送进lenet作<em>训练</em>和测试,参考了https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/74783452和https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77493943这两篇博文二、<em>训练</em>模型之前的准备工作(1)图像数据准备 由于主要是使用lenet模型...
【目标检测实战三】 RFCN使用教程(测试或训练自己的数据)
用了好久,都没写,还是按惯例写一下。总体步骤其实就是上面流程图那样。安装、配置、下载预<em>训练</em>模型、放入<em>自己</em>数据、修改模型结构然后<em>训练</em>和测试,每个模型都是这个流程。   安装 1.下载源码 https://github.com/Orpine/py-R-FCN Py=python版本 2.安装caffe依赖和caffe 1)安装依赖 pip install cython pip i...
fine-tuning:利用已有模型训练其他数据集
通过对ImageNet上<em>训练</em>出来的模型(如CaffeNet,VGGNet,ResNet)进行微调,然后应用到我们<em>自己</em>的<em>数据集</em>上
detectron训练流程
简要记录一下<em>detectron</em>的<em>训练</em>流程及主要函数执行过程。以 faster-rcnn + FPN 为例。参考这篇 train_net.py----main() 一、一些必要的参数数据预处理  (1) logger = setup_logging(__name__)  (2) logging.getLogger('<em>detectron</em>.roi_data.loader').setLevel(l...
ssd训练自己的数据(物体检测),并测试模型
写在前面:首先,你安装了ssd,并测试了VOC数据 ********************************************************* 第一部分:数据准备(任务繁重) 1.标数据(生成的bounding box是txt格式),标数据的工具:链接:https://pan.baidu.com/s/1dvOXkW3xJtm9g4jR-3ZDhQ 密码:7e...
自己数据集训练tf-ssd模型
首先贴上原github项目地址,这里感谢大神们的奉献:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow <em>数据集</em>制作 因为老板接的丰田的一个项目,工厂那边要求能识别出雨天打伞的行人、交通锥形桶、躺在地上的人等,PASCAL VOC的<em>数据集</em>类别里没这些,是满足不了他们要求了,所以要去制作<em>数据集</em><em>训练</em>网络。我们去现场拍了些视频,然后用我之前写的一个脚本解析,得到原始...
python3 tensorflow alexnet训练与预测
python3 tensorflow平台下 alexnet<em>训练</em>与预测源码,亲测ok
R-CNN:使用自己的数据训练 Faster R-CNN 的 VGG-16 模型
最近在学习 Faster R-CNN 模型,为了了解其中网络的结构,利用 PascalVOC <em>数据集</em>,来扩展网络的类别(原来有 20 类)。过程分为:数据准备 ==&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; 相关文件修改 ==&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp
StyleGAN用到的预训练模型
StyleGAN是一种生成对抗网络,可以用来<em>训练</em>并生成某种图片。网上有<em>训练</em>好的模型,使用人脸<em>数据集</em>,<em>训练</em>好的模型可以GoogleDrive上下载,但国内需要翻墙,有需要的可以从这里下载,并使用已<em>训练</em>好的模型来生成人脸,挺有意思的。<em>训练</em>的代码在https://github.com/NVlabs/stylegan下载,然后下载好模型,放到某个地址上,改下代码里的URL路径就可以用了。运行代码python pretrained_example.py.这里是代码,模型太大,请留言,随后通过网盘分享
mtcnn训练
最近在搞人脸检测,准备学习一下如何<em>训练</em>,先参考一下试试,后续更新内容 https://github.com/dlunion/mtcnn
从0到1开始训练一个bert语言模型
原始地址:https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert-code.html   目录 pretrained model Sentence (and sentence-pair) classification tasks glue data<em>数据集</em> 运行 pretraining step1. create-pretraining-data st...
facenet tensorflow人脸识别预训练神经模型
facenet(https://github.com/davidsandberg/facenet)使用到的<em>训练</em>好的神经网络模型数据
Caffe2-Detectron源码解读-数据载入
Coordinator 类 由于 RoIDataLoader 类将 Coordinator 类对象作为成员变量, 因此我们先看一下这个类的作用和底层实现, 该类位于<em>detectron</em>/utils/coordinator.py文件中, 定义如下: #<em>detectron</em>/utils/coordinator.py # 从名字可以看出, 该类的作用主要是协调各个数据载入管道之间的信息同步 # 实现上, ...
FaceNet源码使用方法及其迁移学习训练自己数据集的代码修改
关于修改train_softmax.py文件进行迁移学习 比如:<em>自己</em>的<em>数据集</em>要识别6个人,最后一个全连接层的节点个数为6。<em>训练</em>的<em>数据集</em>路径下改成<em>自己</em>的<em>数据集</em>。 代码修改及解释有如下几处: 经过上面的修改后即可在<em>自己</em>的<em>数据集</em>上进行迁移学习的<em>训练</em>,保存最终<em>训练</em>的模型,其他地方的参数可以自行调整优化。   FaceNet源码使用方法主要参照转载自: https://blog.cs...
CIFAR-10训练模型
本文转载文章,原文地址:https://www.cnblogs.com/neopenx/p/4480701.html 感谢原创作者分享~ 关于<em>数据集</em>    Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的<em>数据集</em>。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。 说白了,就是看
crnn ctpn 字符识别训练技巧
Recurrent Neural Network[CTC]0. 背景1. CTC原理图 CTC结构图CTC是看似和HMM有些联系,然后也采用DP来进行求解,将CTC结构图中图 用前向-后向算法计算CTC上图如CTC结构图,最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始,即这里的t=1时,是{(-),(C)};在结尾也只能以(-)或标签序列中最后一个字符结束,即这里的t=T时,是{(-),(T)};...
Mxnet(2)---faster-rcnn制作自己数据集进行训练
Mxnet自带有faster-rcnn的例子,但是如果要用<em>自己</em>的数据进行<em>训练</em>可能需要作一些更改,一个是类别的数目,一个数据的标签。其实它的修改方式和py-faster-rcnn差不多。 **1.环境的安装可以参考**:Mxnet—faster-rcnn环境安装**2.制作<em>数据集</em>** 制作<em>数据集</em>可以参考:py-faster-rcnn制作<em>自己</em>的<em>数据集</em>做目标检测。 作成VOC格
Caffe2与Detectron的安装笔记与Mask-RCNN的测试
本笔记主要记录个人安装<em>caffe2</em>与Detectron中出现的安装问题,并在安装完成后测试了FAIR官方的Mask-RCNN
使用faster rcnn训练自己的模型
安装caffe 数据预处理 对于<em>训练</em>代码的修改 遇到问题 参考性很强安装caffe可以看我之前的博客: 安装caffe 安装faster rcnn: faster rcnn数据预处理进行数据标注: https://github.com/saicoco/object_labelImg我这里主要是使用python对xml进行处理。生产xml的代码:# -*- coding:utf-8 -*-__
tensorflow 用自己数据集训练CNN模型
转载:https://blog.csdn.net/m0_37167788/article/details/79066487 最近用tensorflow<em>训练</em><em>自己</em>的模型的时候发现,tensorflow官网上所给的例子,都是用处理好数据格式的mnist数据或者其他格式的数据,所以在<em>训练</em><em>自己</em>的模型的时候的第一步就卡住了。所以上网搜索了相关的资料之后便得出了相关的解决方案(有好几种,这里只说明一种,另外有...
Detectron 总结(三)
1、Detectron参数<em>训练</em>设置 1x和s1x的区别在于<em>训练</em>时候学习率的设置情况不同,具体区别是 1x: s1x: 2、上面提到minibatch是16,16是怎么算出来的呢? 所有的模型几乎都采用8卡<em>训练</em>,__C.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 2,8x2=16,所以最终的结果是16,也就是一个batch会有16张图片参与<em>训练</em>...
TF-slim 调用slim提供的网络模型训练自己的数据
参考: 1、https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/ 2、http://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/78414314 3、http://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/78414028说明:
使用自己数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型(TensorFlow)
使用<em>自己</em>的<em>数据集</em><em>训练</em>GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型(TensorFlow) 【尊重原创,转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/81560537 新增博客《使用<em>自己</em>的<em>数据集</em><em>训练</em>MobileNet、ResNet图像识别(TensorFlow)》https://panjinquan.blo...
R-FCN+ResNet-50训练自己数据集模型(python版本)
说明: 本文假设你已经做好<em>数据集</em>,格式和VOC2007一致,并且Linux系统已经配置好caffe所需环境(博客里教程很多),下面是<em>训练</em>的一些修改。 py-R-FCN源码下载地址: https://github.com/Orpine/py-R-FCN 也有Matlab版本: https://github.com/daijifeng001/R-FCN 本文用到的是Pyth
【资源下载】《Pytorch模型训练实现教程》(附下载链接)
前言   自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升,一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此,走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。   本教程以实际应用、工程开发为目的,着重介绍模型<em>训练</em>过程中遇到...
GoogleNet Inception v3经过Imagenet数据训练好的模型参数文件
tensorflow<em>训练</em>之后的Inception v3模型,经过Imagenet数据得到的模型参数。可以直接分类图片,或者经过Retrain实现迁移学习。
目标检测:RFCN的Python代码训练自己的模型
py-R-FCN源码下载地址: https://github.com/Orpine/py-R-FCN 也有Matlab版本: https://github.com/daijifeng001/R-FCN 本文用到的是python版本。 本文主要参考https://github.com/Orpine/py-R-FCN。 准备工作:
自己的数据训练AdvancedEAST
github地址:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 1. 数据格式: 图片:images/x.jpg … 标注:labels/x.txt … x.txt 的格式:X1,Y1,X2,Y2,X3,Y3,X4,Y4,“文本” 其中X1,Y1,Y2,X2,X3,X4,Y3,Y4分别代表文本的外接四边形四个顶点坐标。而“文本”是四边形包含的实际文本内容。 注:...
用maskrcnn训练自己数据集
https://blog.csdn.net/Xiongchao99/article/details/79106588文章中提到如何构建<em>自己</em>的<em>数据集</em> <em>自己</em>的方法就是改写demo和train_shapes,数据格式仍然采用CocoDataset,<em>自己</em>标定好直接替换coco数据 1.<em>训练</em>配置参数 2.制作<em>训练</em>集和验证集 3.模型生成及<em>训练</em> 4.模型预测...
深度学习(十四):详解Matconvnet使用imagenet模型训练自己数据集
上节讨论过如何使一个简单的cnn网络<em>训练</em>mnist<em>数据集</em>,该节介绍复杂并且使用广泛的使用imagenet网络的预<em>训练</em>模型<em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em>。Ok首先是<em>自己</em>的<em>数据集</em>了。Matconvnet中<em>训练</em>imagenet的<em>数据集</em>的准备不像caffe这些工具箱弄得那么好,弄个train文件夹,test文件夹,以及两个txt索引就好了,感觉很不人性。后面我将会将其输入改为这种人性的类型输入格式。这里是有一个网友准备的
tensorflow 学习笔记(六) - 用自己数据集训练CNN模型
tensorflow 学习笔记(六)- 用<em>自己</em>的<em>数据集</em><em>训练</em>CNN模型 环境:macOS High Serria 10.13.2 tensorflow:1.0 python:3.6.1 最近用tensorflow<em>训练</em><em>自己</em>的模型的时候发现,tensorflow官网上所给的例子,都是用处理好数据格式的mnist数据或者其他格式的数据,所以在<em>训练</em><em>自己</em>的模型的时候的第一步就卡住了。所
py-rfcn算法caffe配置,训练及应用到自己数据集
下载程序, git clone https://github.com/Orpine/py-R-FCN.git 打开py-R-FCN,下载caffe git clone https://github.com/Microsoft/caffe.git 编译Cython模块 cd lib make 结果如下图所示: 编译caffe和pycaffe cd caffe cp M
YOLOv3训练自己的模型
3.0 前言        本文是YOLOv3系列第3篇,记录YOLOv3如何<em>训练</em><em>自己</em>的模型。        建议参考github上作者的说明,写的十分清楚。3.1 配置cfg文件        3.1.1 复制yolov3.cfg(...\darknet-master\cfg目录下)文件并重命名为yolo-obj.cfg(或者其他名字,只要各处对应即可),复制到darknet.exe相同目录下(...
caffe(7) 训练自己的CNN网络—基于自己建立的数据集
首先参照博客http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html ,使用博主的数据<em>训练</em>,前面都很顺利,到最后运行时报内存错误,可能的解决方案为:减小batch_size或者增大内存。接下来使用<em>自己</em>的数据<em>训练</em>caffe网络,步骤一一记录下来。
目标检测之数据集训练和模型调用
1.准备<em>训练</em>数据 之前的文章中VOC2007格式<em>数据集</em>制作已经说明了VOC2007<em>数据集</em>的制作方法,而Tensorflow Object Detection API使用是TFRecord文件数据格式,所以我们还需要将其转为TFRecord格式。 我们首先来创建一个dataset文件夹和trainModels文件夹,为了不影响原API源码的目录结构,我们假设在C:\Development\下创建...
FPN训练自己的小目标数据爬坑日志(1)
遇到了一个纠结了很久得问题就是: Traceback (most recent call last):   File &quot;./tools/demo.py&quot;, line 138, in &amp;lt;module&amp;gt;     _, _= im_detect(net, im)   File &quot;/home/wolf/Desktop/FPN-master/tools/../lib/fast_rcnn/tes...
使用作者的预训练权重在自己数据集上finetune Siamese Rpn
使用作者的预<em>训练</em>权重在<em>自己</em>的<em>数据集</em>上finetuneSiameseRpn,以获得更好的跟踪效果 完整工程:https://github.com/woshiwwwppp/Finetune-Simese-RPN- <em>训练</em>主程序train.py # -*- coding: utf-8 -*- import os import random import sys; sys.path.append...
实现yolo3模型训练自己数据集总结
     经过两天的努力,借鉴网上众多博客,在<em>自己</em>电脑上实现了使用yolo3模型<em>训练</em><em>自己</em>的<em>数据集</em>并进行测试图片。本文主要是我根据下面参考文章一步步实施过程的总结,可能没参考文章中那么详细,但是会包含一些参考文章中没提及的容易掉坑的小细节,建议读者结合参考文章一起看,一步步走即可。首先贴出本文主要参考的文章以及代码出处: 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yo...
Pytorch使用预训练模型加速训练的技巧
当属于预<em>训练</em>模型属于下面的情况的时候,可以采用这个加速的技巧: 固定前部分的层,只改变网络后面层的参数。 比如,使用vgg16的预<em>训练</em>模型,固定特征提取层,改变后面的全连接层。要注意的是,如果固定的是特征提取层+一个全连接层,也可以使用这个技巧,只要固定的是前一部分。 具体的做法是: 把所有的数据都输入进去特征层,把得到的输出保存成张量保存在内存(如果太多还可以保存在本地)中,无论有多少...
基于自制数据集的MobileNet-SSD模型训练
基于自制<em>数据集</em>的MobileNet-SSD模型<em>训练</em> 来源:QQ快报 &amp;nbsp;责任编辑:小易 &amp;nbsp; “本文主要内...
ICNet 训练
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.08545.pdf特点: It a 30 fps method on 1024×2048 resolution images using only one TitanXGPU card视频地址: https://youtu.be/qWl9idsCuLQ
detectron训练KITTI数据集
仅作为记录实验过程之用。 一.数据准备 1.放置数据 由于数据格式之前是VOC,而<em>detectron</em>要求的是JSON,所以要先进行格式转换,详情参见百度搜索:xml转json 生成的目录也有要求: |VOC2007 |_ JPEGImages | |_ &amp;amp;lt;im-1-name&amp;amp;gt;.jpg | |_ ... | |_ &amp;amp;lt;im-N-name&amp;amp;gt;.jpg |_ annotations...
从零开始训练自己的数据模型超详细教程(以caffenet为例)带你熟悉整个过程(数据准备,均值文件,训练,测试)
背景:我要解决的是一个二分类问题,分类出正脸和非正脸,从而过滤人脸质量较差的图片,如低头,侧脸或者是戴口罩的人脸,而分类出正脸中对正脸进行一个评分。好的,下面正式进入实验过程。 (1)模型准备** 如果你没有还没有装好caffe,那请参考: 1.caffe安装系列——史上最详细的安装步骤 2,Ubuntu 16.04+CUDA8.0+Caffe安装教程 3.windows...
Faster RCNN 实践篇 - 使用 resnet 做预训练,Kitti 数据集做 fine-tuning,训练一个目标检测模型
https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details/78529069
SSD模型训练技巧小结
前言 SSD是目前先进的one-step目标检测算法,针对该框架的<em>训练</em>还有不少技巧可以挖掘,本文试着写写一些常见和不常见的技巧,在不改变网络架构的条件下(相反则是DSSD,R-SSD等改动卷积层结构的系列算法),应该能对精度提升有所帮助。这里只是抛砖引玉,不敢说真的很懂。 抽取权重 一般而言,我们都是用预<em>训练</em>模型来开始新的<em>数据集</em><em>训练</em>,常用的预<em>训练</em>模型主要是Imagenet,Pascal
如何使用Tensorflow slim模型训练自己数据集
TfSlim简介 TfSlim提供的预<em>训练</em>模型 准备<em>数据集</em>,生成TFRecord文件 整理<em>自己</em>的图片<em>数据集</em>目录结构 <em>数据集</em>根目录下建立train和val2个文件夹,分布放置<em>训练</em>数据和验证数据, 每个类别一个目录 生成TFRecord文件 参考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/researc...
deeplabv3+训练自己数据集
环境:ubuntu 16.04 + TensorFlow 1.9.1 + cuda 9.0 + cudnn 7.0 +python3.6 tensorflow 项目链接 https://github.com/tensorflow/models.git (deeplabv3+) 1、添加依赖库到PYTHONPATH 首先添加slim路径,每次打开terminal都要加载路径 # From ...
FPN训练自己的小目标数据爬坑日志(2)
错误:RcnnLossBBox = 0   I0625 20:40:38.710259 18430 sgd_solver.cpp:107] Iteration 2640, lr = 0.001 I0625 20:40:50.785377 18430 solver.cpp:229] Iteration 2660, loss = 0.262648 I0625 20:40:50.785401 184...
Debugging Tools for Windows(Windbg 6.12.2.633 x86)下载
Windbg近一年来都没有更新了,这次的更新又没有提供单独的下载链接,特此为只需要Windbg的朋友提供一个快捷的下载链接 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/MediaWizard/2123103?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/MediaWizard/2123103?utm_source=bbsseo[/url]
Lotus DominoNotes 8.5.1 升级指南下载
Lotus DominoNotes 8.5.1 升级指南 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wolf2064/1994058?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wolf2064/1994058?utm_source=bbsseo[/url]
一些常用的DOS命令下载
一些常用的DOS命令,基本上在此都可以查询到,希望对大家有用。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Jivam/2584670?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Jivam/2584670?utm_source=bbsseo[/url]
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