Faster-rcnn训练过程中loss_box,训练停止 [问题点数:50分,无满意结帖,结帖人u010830224]

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faster rcnn中损失函数(三)——理解faster-rcnn中计算rpn_loss_cls&rpn_loss_box的过程
首先感想来源与pytorch的rpn.py。 我们都知道,rpn通过制作lable和targe_ shift来构造rpn loss的计算。那具体是怎么构造的呢? 首先rpn_loss_cls计算: 我们应该首先想到的是: rpn_loss_cls = F.cross_entropy(rpn_cls_score, rpn_label) 维度分析 cross_entropy要求输入是Vari...
faster-rcnn配置和训练小结
论文:http://arxiv.org/abs/1506.01497 1.准备工作 类似于fast-rcnn http://blog.csdn.net/u010678153/article/details/46892911 2.安装(用于demo) 2.1 从github上clone到py-<em>faster-rcnn</em>的库。 git clone --recursive h
用自己的数据集训练faster-rcnn时出现的一些问题及总结(五)
关于<em>faster-rcnn</em>的原理<em>训练</em>流程及其数据集的制备,已经都已完成。那么问题来了,“自己制备的数据集,比如说自己为了增强数据集,进行图片翻转操作,然后记录坐标这样的数据集,在<em>训练</em>的<em>过程中</em>出现的问题”一、在调用append_flipped_images函数时出现: assert (boxes[:, 2] &amp;gt;= boxes[:, 0]).all()网上查资料说:出现这个问题主要是自己的数据集...
faster-rcnn训练流程及其如何训练自己的数据集(三)
到这篇为止,关于faster rcnn已经解读一大半了。OK!!!上一篇讲到anchor_target _layer()知道了该层函数的目的就是为每个位置的9个anchors生成表示正负样本的标签和回归的目标值,以及权重,提供给RPN进行<em>训练</em>。*reshape_layeranchor_target_layer()该层执行完毕后,我们继续回到网络模型中观看下一层,是一个卷积层,该层的作用是计算rpn...
caffe学习:Faster-RCNN调试及训练自己的数据集
  参考官方的安装教程的同时,注意一些细节,由于我的服务器上之前跑openpose,因为Anaconda包含与Caffe不兼容的Protobuf版本,所以一直不敢装anaconda。但是跑Faster-RCNN的时候又发现自己安装的python环境,那些第三方库又老是出现不兼容的问题,无奈我还是得投奔anaconda的怀抱,经过了解anaconda还可以装虚拟环境,真的很强大。废话不多说了,开始...
R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN原理及执行与训练的实例+实现自己的目标检测
一、原理篇       R-CNN的原理 全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功地将深度学习应用到目标检测上的算法。 后面将要学习的Fast R-CNN, Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN基础上的。     传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举去选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并使用图像识别万法分类,得到所有分类成功...
faster rcnn学习之rpn训练全过程
上篇我们讲解了rpn与fast rcnn的数据准备阶段,接下来我们讲解rpn的整个<em>训练</em>过程。最后 讲解rpn<em>训练</em>完毕后rpn的生成。 我们顺着stage1_rpn_train.pt的内容讲解。 name: "VGG_CNN_M_1024" layer { name: 'input-data' type: 'Python' top: 'data' top: 'im_info'
Faster RCNN-4(训练过程和网络搭建)
1.Faster RCNN的<em>训练</em>过程 4-Step Alternating Training. In this paper, we adopt a pragmatic 4-step training algorithm to learn shared features via alternating optimization. In the first step, we train the RPN...
FasterRCNN训练自己的数据前40个iter正常,后面突然出现rpn_loss_cls: nan   rpn_loss_box: nan
环境:win7+python3.5+FasterRCNN-tensorflow 源码:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 问题:FasterRCNN<em>训练</em>自己的数据前40个iter正常后面突然出现rpn_loss_cls: nanrpn_<em>loss_box</em>: nan,log如下: iter: 10 / 400...
Faster-Rcnn训练出现的问题
以下问题是在Ubuntu下用faster rcnn(caffe与matlab)<em>训练</em>时所遇到的,我的解决方法不见得对其他人都使用: 1、错误使用 containers.Map/values,此容器中不存在指定的键。出错 roidb_from_voc>attach_proposals (line 172) gt_classes = class_to_id.values({voc_rec.objec
faster-rcnn训练日志可视化
#coding=utf-8 import os, re, traceback import matplotlib.pyplot as plt class LogVisual: def readFile(self, path): file = open(path, 'r') lines = [line.strip() for line in file...
faster rcnn 的重新训练
Beyond the demo: installation for training and testing models Download the training, validation, test data and VOCdevkit wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-
老卫带你学---faster-rcnn使用cpu训练
老卫带你学—<em>faster-rcnn</em>使用cpu<em>训练</em> 因为老卫的电脑GPU是真的菜,所以需要使用CPU去跑模型(泪奔!),按照以下的步骤就可以使用cpu进行<em>faster-rcnn</em>的<em>训练</em>。 ...
在detectron用自己的数据训练Faster-Rcnn+FPN
我的系统ubuntu16.04安装caffe21、Required Dependenciessudo apt-get updatesudo apt-get install -y --no-install-recommends \      build-essential \      cmake \      git \      libgoogle-glog-dev \      libprot...
Faster-Rcnn用CPU 并训练数据集
ubuntu 14.04下 caffe环境中 faster rcnn安装与运行 本文是在caffe安装完成后的基础上安装faster rcnn,前提:配置caffe并编译成功,pycafffe编译成功,opencv编译成功 我的错误就是安装caffe时没安装opencv 进而导致一个下午都在找错!!! 1.在命令窗口下载faster rcnn源码:git clone --recursiv
faster-rcnn训练voc2007需要的VOCdevkit2007文件
<em>faster-rcnn</em><em>训练</em>需要的voc2007devkit2007文件
Faster R-CNN 训练源码学习笔记
Faster R-CNN<em>训练</em>脚本:.\experiments\script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m文件 function script_faster_rcnn_VOC2007_ZF() % script_faster_rcnn_VOC2007_ZF() % Faster rcnn training and testing with Zeiler & Fergus m
在Windows系统下,用faster-RCNN进行模型训练
一、图片标注程序1:(实用性不高)下载地址:http://download.csdn.net/download/sinat_30071459/9573982参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212使用方法:代码已经封装成DLL,你只需要打开项目,将图像路径修改成你的即可。(我用的VS为2013)。生成的txt...
使用faster_rcnn训练自己的数据
Faster-R-CNN算法由两大模块组成:1.PRN候选框提取模块 2.Fast R-CNN检测模块。其中,RPN是全卷积神经网络,用于提取候选框;Fast R-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标。
faster_rcnn_models训练模型的下载地址
faster_rcnn_models下载链接。
faster-rcnn训练流程及其如何训练自己的数据集(二)
接着上篇继续,上篇写到开始调用Solver的train_model函数了。OK ! ! ! 3.train_net()中train_model()的调用前面已经知道了roidb提供了标注信息,imdb提供了一个数据基类,里面有一些工具接口。那么实际网络跑起来的时候,也需要准备图像数据的输入。因此接下来关注Solver的train_model成员函数中每次图像数据是如何生成的。data_layer ...
Caffe训练深度学习网络的暂停与继续
暂停: Ctrl+z 开始: fg 回车
训练Faster RCNN出现的错误集合
问题(1):Appending horizontally-flipped training examples... voc_2007_trainval gt roidb loaded from /home/xiebingbing/py-<em>faster-rcnn</em>/data/cache/voc_2007_trainval_gt_roidb.pkl done Preparing training data
Faster R-CNN的训练过程的理解
我才刚刚学习Faster R-CNN,看了好多博客,觉得对知识点讲的很好,但是顺序不对,应该首先讲解总的框架,然后再讲解内部的细节,所以我就自己写了一篇,请大家指正。 Faster R-CNN,可以大致分为两个部分,一个是RPN网络,另一个是Fast R-CNN网络,前者是一种候选框(proposal)的推荐算法,而后者则是在此基础上对框的位置和框内的物体的类别进行细致计算。
Windows下使用Faster RCNN训练自己的模型
前两篇博客介绍了Windows下tensorflow和faster rcnn的安装和demo的运行,这篇介绍如何<em>训练</em>自己的模型和数据。 Windows +TensorFlow+Faster Rcnn 详细安装步骤(一) Windows 下 TensorFlow 和 Faster rcnn 详细安装步骤(二) 这里不再介绍VOC2007数据集,假设你已经制作好了自己的数据集。 注意:这篇博客...
【A-faster rcnn源码相关】及训练日志
开源|如何用Caffe深度学习框架实现A-Fast-RCNN 2017-04-13 11:33   全球人工智能 文章来源:arxiv、Github 编译:马卓奇 文章投稿:news@top25.cn   论文摘要:A-Fast-RCNN模型通过用对抗网络生成具有遮挡和变形的样本,并用其<em>训练</em>检测网络,从而使得网络能够对样本的遮挡和变形问题更加的鲁棒。   如何学习一个具有变
用自己的数据训练Faster-RCNN,tensorflow版本(一)
我用的Faster-RCNN是tensorflow版本,fork自githubFaster-RCNN_TF
不能再详细!!!手把手教你用Faster-RCNN训练自己的数据集
接前篇:http://blog.csdn.net/zcy0xy/article/details/79614690一、环境安装准备python2.7以及相关的包cython, python-opencv, easydictFaster-RCNN用的是https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF tensorflow版本本文假设你已经按照上面的教程完成了安装...
Faster Rcnn end2end训练流程(Pascal格式数据集)
前言赘述几句:本文有参考过其他大佬写的文档,但时间久远记不清了。侵删。求职季攒人品,把自己整理过的东西发出来分享一下,本人很水,以下流程也比较机械,有不合适的地方欢迎指出。1.将数据集所有标签复制到'/home/jiangshan/py-<em>faster-rcnn</em>/data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations'目录下。2.将数据集所有图片复制到'/home/jiangs...
【深度学习】制作VOC2007数据集用于Faster-RCNN训练
制作VOC2007数据集用于Faster-RCNN<em>训练</em>:VOC2007格式是faster-RCNN中官方给出的用于<em>训练</em>的数据集,把它下载下来用frcnn/tool里的<em>训练</em>程序跑一跑就可以得到自己的<em>训练</em>网络了,首先说明一下我们需要准备的文件: 1. <em>训练</em>所需的图片; 2. 图片上ROI标注信息的XML文件; 3. 将数据集分割为三部分分别用于frcnn进行<em>训练</em>,验证,测试等。 第一步:图片的...
faster-rcnn训练自己的数据集遇到的问题
当之前运行出错,然后修改完再运行是一定要删除data/cache文件
Faster RCNN训练(Matlab版本)结果
Faster RCNN<em>训练</em>(Matlab版本)结果:
fasterrcnn训练自己的数据
http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084 说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同。下面是<em>训练</em>前的一些修改。 (做数据集的过程可以看http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212) Fast
caffe训练中途卡死
  今天<em>训练</em>caffe,<em>训练</em>到7000多iteration时连着几次中途卡死,电脑并没有死机,GPU也一直占用。最后通过向大牛请教,指出方向,应该是在while循环没跳出来,因此查找对应的改过while<em>训练</em>最终查找出原因并解决。  另一个小技巧,因为<em>训练</em>到中间7000多iteration暂停,需要使用Qt进行调试,一个iteration一个iteration地调试显然太慢了,因此在Qt上加一变量...
Faster RCNN代码理解(Python) ---训练过程
最近开始学习深度学习,看了下Faster RCNN的代码,在学习的<em>过程中</em>也查阅了很多其他人写的博客,得到了很大的帮助,所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来,一是记录下自己的菜鸟学习之路,方便自己过后查阅,二来可以回馈网络。目前编程能力有限,且是第一次写博客,中间可能会有一些错误。 目录 目录 第一步准备第二步Stage 1 RPN init from ImageNe
R-CNN:使用自己的数据训练 Faster R-CNN 的 ResNet-50 模型
上次使用 Faster R-CNN <em>训练</em>了一个 VGG16 的网络,为了再提升识别的准确率,利用 ResNet 网络在同样的数据上面<em>训练</em>了多一次,过程如下
用自己的数据集训练Faster-RCNN的几种方法
Faster R-CNN官方公布的代码主要是针对Pascal、COCO数据集的,如果要针对特定任务<em>训练</em>自己的数据集,需要做一些额外的工作。 方式一:自己标注 https://saicoco.github.io/object-detection-4/ https://github.com/ChaoPei/create-voc2007-dataset 方式二:下载外部数据集,通常格式各异
Faster-rcnn模型下载
1、下载Faster-rcnn源码 caffe: gitclone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-<em>faster-rcnn</em>.git tensorflow: git clone --recursive https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF.git 2、编译 进入目录c
深度学习Caffe实战笔记(21)Windows平台 Faster-RCNN 训练好的模型测试数据
前一篇博客介绍了如何利用Faster-RCNN<em>训练</em>自己的数据集,<em>训练</em>好会得到一个模型,这篇博客介绍如何利用<em>训练</em>好的模型进行测试数据。1、<em>训练</em>好的模型存放位置 <em>训练</em>好的模型存放在faster_rcnn-master\output\faster_rcnn_final\faster_rcnn_VOC2007_ZF,把script_faster_rcnn_demo.m文件拷贝到faster_rcnn-ma
Faster R-CNN(Tensorflow版) 训练自己的数据集
源码地址:https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF 我自己做的数据集和voc的格式一样,所以只修改classes 里的类别就好。1、/Faster-RCNN_TF/lib/datasets/pascal_voc.py      self._classes 修改为自己数据的类2、/Faster-RCNN_TF/lib/networks/VGGnet_t...
faster-rcnn训练遇到的问题
1. 问题1 _sample_rois(roidb, fg_rois_per_image, rois_per_image, num_classes) 报错是因为是$FRCN_ROOT/lib/roi_data_layer下的minibatch.py中的npr.choice引起的,解决方法: 修改: if fg_inds.size &amp;gt; 0: for i in ran...
使用faster-rcnn训练自己的模型
参考<em>faster-rcnn</em> 源码链接 论文链接 一个不错的参考faster rcnn简介各文件目录介绍 caffe-fast-rcnn —&amp;gt; caffe框架  data —&amp;gt; 存放数据,以及读取文件的cache  experiments —&amp;gt;存放配置文件以及运行的log文件,配置文件  lib —&amp;gt; python接口  models —&amp;gt; 三种模型, ZF
基于Faster-RCNN-TF的gpu运行总结(自己准备数据集)(训练篇)
最近经过一段对tensorflow和<em>faster-rcnn</em>的学习,并且亲身去跑了两个不同框架下的<em>faster-rcnn</em>代码,所以就在这里做一下总结。 这里,我就主要记录一下自己在跑tensorflow框架下的<em>faster-rcnn</em>。 首先,就是硬件要求,因为自己是做计算机图像,目标识别,所以最重要的一个提升效率的装备就是GPU,也就是显卡。现在能在GPU上进行运算,可以让我们的时间成本
Faster R-CNN-MXNet框架下的训练与测试
1 下载预<em>训练</em>模型和数据集进入example/rcnn文件夹1) 安装附加依赖的环境,其中会因为超时多次中断example/rcnn$:bash script/additional_deps.sh2) 下载VOC数据集example/rcnn$:bash script/get_voc.sh包括:VOCtrainval_06-Nov-2007.tar          VOCtest_06-Nov-...
使用caffe训练faster-rcnn时遇到的问题总结
经过今天一天的实验,充分了解了在深度学习领域,显存大的重要性。 不得不承认,有了N卡以后,效率提高了很多,当然这也得益于纠缠于cpu<em>训练</em>faster rcnn的日子.... (1)今天早上,主要解决了faster rcnn 下的caffe不能编译的问题。 问题产生的原因是faster rcnn下的caffe不支持cudnn5.1,当时就单纯的把Makefile.config下的 USE_CU
py-faster-rcnn训练自己的数据
本人作为初入深度学习的小白,写这篇博客纯属为了记录自己的成长过程,把自己踏过的坑和大家分享一下,也请各位大牛不吝指正。我自己做实验时参考了samylee的文章,博主非常热心,有问题也可以咨询他。 1.实验目的 本人刚刚接触深度学习的时候正值CCF大数据比赛,赛题是检测图片中的交通标志(驭势科技)傻不拉几的用selective search选取proposals,resize224*224丢到a
Tensorflow下用自己的数据集对Faster RCNN进行训练和测试(二)
对于Tensorflow版本的Faster RCNN网络,网上包括github上都有不同的源码版本,本人之前也在进行不同版本的运行测试,可以说是每个版本都有不同的错误,在解决这些错误时可谓道阻且长。而对于用自己的数据集来<em>训练</em>和测试Faster RCNN网络,本人在之前的博客https://blog.csdn.net/hitzijiyingcai/article/details/81808091中已...
Faster_rcnn训练自己的数据集
在看了一些深度学习的目标检测的论文后,想着去用开源的代码去跑一下,看看实际的效果。于是小菜就想着直接把faster_rcnn用起来,包括前期的faster_rcnn安装和配置并运行其中的一个demo.py。后面是用自己的数据集<em>训练</em>faster_rcnn的模型。  1. 准备工作: 1) 搭建caffe框架这个可以参考linux先搭建caffe的笔记。 2) 安装第三方依赖包:Cytho
如何在自己的数据集上训练faster rcnn检测网络?
计算机视觉交流群:677855967,欢迎大家加入交流。 在学习完faster rcnn的理论知识后,我从谷歌开源的open image datav4数据集中呕心沥血的抽取部分需要的类目构造了自己的数据集(数据集下载链接很不稳定,不要直接点击链接下载,建议使用亚马逊云等方式下载(free))。 言归正传,本文主要记录如何<em>训练</em>一个work的faster rcnn模型(按捺不住心中的激动),与大家...
在Tensorflow下Faster RCNN训练自己的数据集(一)
本次为在上一次运行实现Faster RCNN的基础上<em>训练</em>自己的数据集,得到<em>训练</em>模型。 本次所使用的源码为:https://github.com/endernewton/tf-<em>faster-rcnn</em> 一、下载Github代码 本人本次使用的为https://github.com/endernewton/tf-<em>faster-rcnn</em>,可通过以下代码直接下载: git clone https:...
Windows下Faster RCNN用于人脸检测的训练和demo
首先,这是一篇没搞懂为什么但是做出来了东西的博客。主要用于本人备忘,参考价值有限。Faster RCNN用于人脸识别已经有一些人做过,我只是一个重现者。有篇《Face Detection with the Faster R-CNN》的paper讲述了相关内容,大致意思就是用WIDER FACE库去<em>训练</em>模型。因此,我尝试了此种方法。按照惯例,感谢以下链接的作者给我的参考:https://www.cn...
Faster R-CNN CPU环境下训练VOC2007数据集
参考:https://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/521976981:下载VOC2007数据集:上一次我们安装好了环境,并给出数据集下载的方式,在终端下将数据集下载了放到~/py-<em>faster-rcnn</em>/data/下2:下载ImageNet数据集下预<em>训练</em>得到的模型参数(用来初始化)提供一个百度云地址:http://pan.baidu.com/s/...
Faster-rcnn训练自己的数据库
Faster-rcnn<em>训练</em>自己的数据库 下载fasterrcnn https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn 建议根据github上讲的下个<em>训练</em>好的模型和测试图片跑一下demo。 一、准备工作: 1、网络定义文件、预<em>训练</em>模型和Caffe下载 ①运行fetch_data/fetch_model_ZF.m下载ImageNet-pre-trai
faster-rcnn训练自己的数据集以及遇到的一些问题
入坑DeepLearning,尝试着利用<em>faster-rcnn</em>做目标检测,因此也就入了这个坑了。 数据集的准备主要根据这篇文章,步骤很明确,资料也提供的比较全,包括label和目标框的标注工具等。http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212 根据自己做的数据集进行<em>训练</em>。<em>训练</em>之前要
faster-rcnn用于训练人脸识别数据集wider_face
数据接口修改:参考博客(caffe版本与tf版本工程结构一致,可相互借鉴):http://jacobkong.github.io/posts/464905881/http://jacobkong.github.io/posts/4113466123/用于自己标注的数据时出现额外报错如下:Nan in summary histogram xxx:错误来源:数据Annotations中xml文件标记框...
pva-faster-rcnn配置安装及训练自己的数据集
继fasterrcnn后,又一个pva-fasterrcnn的配置教程,希望可以帮助大家。
Tensorflow在一定迭代次数后停止对某个参数的训练
我的需求是:网络中有很多参数需要<em>训练</em>,其中有一个参数 A 比较特殊,我希望前 100 个 iteration <em>过程中</em>所有参数同步进行<em>训练</em>,在 100 个 iteration 之后,<em>停止</em>对 A 的更新,即将 A 的值固定,继续<em>训练</em>其他参数。 为了实现这个需求,我用的方法包含以下两部分内容。 1. 网络中设置多个优化器 参考自 StackOverflow 中的一个回答 https://stack...
记录yolo3训练使用过程
参考链接:  https://blog.csdn.net/Wang_Jiankun/article/details/80447908                    https://www.cnblogs.com/peacepeacepeace/p/9060229.html1,下载
Faster R-CNN训练VOC格式的数据集问题与解决
注:只因我被这问题困扰了几天,因此记下。在做目标检测时,采集数据并进行标注,是这项工作的第一个步骤。图像的采集过程自然不必多说,而之后的标注工作却是个体力活。网上应该有不少开源的工 具,我用的是Github上的一个叫做“labelImg”的工具,其界面如图所示: 标注的图像信息会自动保存成xml格式。然而,在标住完成之后,准备<em>训练</em>时,却报错了: 首先,经过检查,我发现labelImg生成的xm
caffe训练过程中训练中断之后,如何接着训练
zxw.sh  /home/tyn/Downloads/center_loss_caffe/build/tools/caffe train -solver face_solver.prototxt --snapshot=center_loss_model_iter_9000.solverstate -gpu=all 2&amp;gt;&amp;amp;1 | tee double_label_centerlos...
faster rcnn训练过程出现loss=nan的解决办法
出现了loss=nan说明模型发散,此时应该<em>停止</em><em>训练</em>。 出现这种错误的情况可能有以下几种,根据你自己的情况来决定。 1、GPU的arch设置的不对 打开./lib/setup.py文件,找到第130行,将gpu的arch设置成与自己电脑相匹配的算力,这里举个例子,如果你用的是GTX1080,那么你的算力就是6.1,此时就需要将-arch=sm_52改成-arch=sm_61。 可以在这个网...
使用pytorch版faster-rcnn训练自己数据集
使用pytorch版<em>faster-rcnn</em><em>训练</em>自己数据集引言<em>faster-rcnn</em> pytorch代码下载<em>训练</em>自己数据集接下来工作参考文献 引言 最近在复现目标检测代码(师兄强烈推荐FPN,但本文只针对Faster-RCNN),大家在能顺利测试源码数据集后,翅膀是不是硬了?是否想使用自己的数据集爽一下,本文主要介绍如何“傻瓜式”<em>训练</em>自己的数据集~之前的此类博客都是介绍如何在原作者的caffe源码下...
py-faster-rcnn算法caffe配置,训练及应用到自己的数据集
下载faster r-cnn git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-<em>faster-rcnn</em>.git 进入py-<em>faster-rcnn</em>/lib make 结果如下图: 进入py-<em>faster-rcnn</em>/caffe-fast-rcnn cp Makefile.config.example MAkef
使用coco数据集,faster rcnn类方法训练出错解决
问题:在caffe框架下,使用coco数据集进行faster rcnn类方法<em>训练</em>,得到如下错误:  File &quot;/data/zn/light_head_rcnn/script/py-RFCN-priv/tools/../lib/rpn/anchor_target_layer.py&quot;, line 146, in forward     argmax_overlaps = overlaps.argma...
py-faster-rcnn的ZF,VGG16预训练模型
py faster rcnn的ZF,VGG16预<em>训练</em>模型 caffe版的 fetch_imagenet_models.sh需要翻墙,我把它放到百度网盘中了
TensorFlow训练过程遇到的问题
TensorFlow<em>训练</em>过程遇到的问题 第一次自己实现一个完整程序,遇到不少坑。等我这个程序搞完,我要入坑pyTorch。。。。 <em>训练</em>不收敛 我的程序是一个分类程序,刚开始的时候<em>训练</em>不收敛,accuracy基本为零,预测输出只输出一类。愁的我脑仁疼。解决办法:对输入加一个正则化。不得不说,微调对<em>训练</em>过程太重要啦。 <em>训练</em>步数增多,权重以及损失变为nan 只是我<em>训练</em>过程...
faster rcnn end-to-end loss曲线的绘制
绘制faster rcnn end-to-end<em>训练</em>方式的loss曲线,总的loss图,和4部分bbox loss/cls loss/rpn cls loss/rpn box loss
Faster-rcnn训练自己的数据
这个记录下<em>faster-rcnn</em><em>训练</em>自己的数据集的步骤,防止遗忘。 1.标注工具采用labelimg 具体过程如下: 对图片重命名 import os movie_name = os.listdir('/home/lzh/lamp') i=24 for temp in movie_name: new_name = &amp;amp;quot;2018_%06d.jpg&amp;amp;quot; % i i+=1 os.re...
faster-rcnn 之 RPN网络的结构解析
【说明】:我想很多人在看<em>faster-rcnn</em>的时候,都会被RPN的网络结构和连接方式纠结,作者在文中说的不是很清晰,这里给出解析; 【首先】:大家应该要了解卷积神经网络的连接方式,卷积核的维度,反向传播时是如何灵活的插入一层,这些要了解;这里我推荐一份资料,真是写的非常清晰,就是MatConvet的用户手册,这个框架底层借用的是caffe的算法,所以数据结构,
rbgirshick/py-faster-rcnn训练过程中xml读取的过程
imdb表示image databaseind表示index在tools\train_net.py中from datasets.factory import get_imdb #与下文相关的头文件def combined_roidb(imdb_names): def get_roidb(imdb_name): imdb = get_imdb(imdb_name)# 调用该函...
使用caffe框架利用faster-rcnn训练自己的数据集
最近在研究caffe,前前后后差不多快一周了,论文看得比较少,直接上手来做的,期间遇到无数问题,大大小小的无数问题,不过通过上网,看别人的博客,几乎踩了很多大坑,这里给大家总结一下,希望后续同样做深度学习的小伙伴能够少踩点坑。在这里,我就不做重复功了,具体的配置还有改动的地方我会引用别人的博客,然后补充说明这些博客介绍得并不全面的地方。 备注:以下内容会不定期更新,该篇博客主要对安装ca
深度学习实践经验:用Faster R-CNN训练Caltech数据集——修改读写接口
前言这部分主要讲如何修改Faster R-CNN的代码,来<em>训练</em>自己的数据集,首先确保你已经编译安装了py-<em>faster-rcnn</em>,并且准备好了数据集,具体可参考我上一篇文章。py-<em>faster-rcnn</em>文件结构 caffe-fast-rcnn 这里是caffe框架目录,用来进行caffe编译安装 data 用来存放pre trained模型,比如ImageNet上的,要<em>训练</em>的数据集以及读取文件的
求解yolov3训练的一个问题,训练的时候立马就跳出训练完成要怎么修正
如图: 测试的时候: 段错误我改了 ulimit -s 10240还是没用。 求各位大佬相助!
Faster RCNN训练成功
I1020 15:18:13.768215 2304 net.cpp:228] rpn_cls_score_reshape does not need backward computation. I1020 15:18:13.768218 2304 net.cpp:228] rpn_bbox_pred does not need backward computation. I1020 15:1
Tensorflow GPU训练过程中遇到的问题总结
错误类型:CUDA_ERROE_OUT_OF_MEMORYGPU的全部memory资源不能全部都申请,可以通过修改参数来解决:在session定义前增加config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#最多占gpu资源的70%gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0...
tensorflow版本 Faster RCNN训练自己的数据集
0.前言 因为我用的是tensorflow的环境,所以Rbg的官方代码我是没有用的,采用的是github上tensorflow实现的faster rcnn,网址为:https://github.com/endernewton/tf-<em>faster-rcnn</em> 这个版本主要也是参考faster rcnn的官网代码写的,和官方版本大同小异,很适合用tf的人。如果github上下不下来,可以下载我自己保
Faster-RCNN+ZF制作自己的数据集和训练模型完整文件及教程(Matlab版本)
Faster-RCNN+ZF制作自己的数据集和<em>训练</em>模型完整文件及教程(Matlab版本),内含详细的完整配置及操作过程。
MATLAB2017a使用FasterRcnn目标检测训练及其测试流程
clear;clc;         image = imageDatastore(fullfile('D:\MATLAB\toolbox\vision\visiondata\people\tset_1\'),...'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');%get image load('D:\MATLAB\toolbox\vis...
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数据集。 平台和环境:Ubuntu16.04+GTX1080ti+CUDA 8.0+cudnn5.1 1 为Detectron准备PASCAL VOC数据集 1.1 下...
YOLO3训练自己数据(超详细步骤)
须知: 对于占比较小的目标检测效果不好,虽然每个格子可以预测多个bounding box,但是最终只选择IOU(预测的矩形框和真实目标的交集与并集之比)最高的bounding box作为物体检测输出,即每个格子最多只预测出一个物体。当一个格子中包含多个物体时,如鸟群等,却只能检测出其中一个。另外,YOLO对车牌识别的效果一般。 一:下载YOLO3项目 git clone https://githu...
[深度学习] RCNNs系列(1) Ubuntu下Faster RCNN配置及训练和测试自己的数据方法
最近用到Faster RCNN进行目标检测,前前后后两周把RCNN,SPPNet,Fast RCNN和Faster RCNN大体调查了一遍,准备写一个RCNNs系列,后面还要加上今年最新的Mask RCNN。 要想开个头,知道RCNNs在目标检测方向的优势,那就先用用作者的代码,跑跑自己的代码,下面就是在Ubuntu下进行Faster RCNN配置的方法。 一、Faster RCNN环境配置及
文章标题 faster rcnn-pytorch版训练自己的数据
pytorch框架比起tenserflow和caffe等框架相对简单很多,代码短小精悍,这里记录一下用pytorch版的faster rcnn<em>训练</em>自己的数据并测试的过程,以及途中遇到的一些问题。 一、github上下载faster rcnn pytorch的代码链接:https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch 按照此工程下面的read
Tensorflow + Faster RCNN 遇到的问题及解决方案
代码fork自 https://github.com/endernewton/tf-<em>faster-rcnn</em> 1、数据准备过程,参见pytorch版本,见这里。 2、遇到问题:InvalidArgumentError (see above for traceback): Assign requires shapes of both tensors to match.       解决方案:删除...
faster-rcnn之生成训练数据
目标检测的数据无论是从imagenet上获取还是通过labelImg人工标注获得,最后的标注文件都遵循imagenet标注文件的格式,本文提供一种imagenet数据到faster_rcnn<em>训练</em>数据的转换代码,同时代码对标注边框处理,防止进入<em>训练</em>由于边框坐标问题引起报错。首先看一下<em>faster-rcnn</em>要求的<em>训练</em>数据的结构图如下: 代码用到另一篇文章的工具类,请自行前往下载加载: Image...
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 数据集,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
用自己的数据训练Faster-RCNN
本文简要介绍了如何用自己的数据<em>训练</em>Faster-RCNN。
EnsoniqAudioPCI2.mpkg下载
声卡补丁,VMware安装MacOS专用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wangql48/3907149?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wangql48/3907149?utm_source=bbsseo[/url]
用C#实现木马程序有注释下载
感兴趣的可以看一下啊~~~~还不错~~~~~ 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/rsgwk303/2196296?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/rsgwk303/2196296?utm_source=bbsseo[/url]
面向对象Java课程设计下载
源程序 import javax.swing.*; import java.awt.event.*; public class Block extends JButton implements ActionListener { ImageIcon 翻开时的图标=null,关闭时的图标=null; public Block() { addActionListener(this); } public ImageIcon 获取翻开时的图标() { return 翻开时的图标; } public ImageIcon 获取关闭时的图标() { r 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/abc___123___abc/2211212?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/abc___123___abc/2211212?utm_source=bbsseo[/url]
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