背景：faster-rcnn的使用是由于项目上使用，由外协（sjtu）提供的代码包开始。作为一个目标检测领域的baseline算法，值得深入学习。简介： Faster RCNN是在SPPnet和Fast RCNN的基础上，为了提升目标区域检测的速度，提出了RPN网络，这是一个全卷积网络，并且与检测网络共享全图卷积网络特征层。Faster RCNN可以简单地看做区域生成网络(RPN)+fast RC
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2024-07-02 19:54:38
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配置py-faster-rcnn没什么好记的，文档也很多。先说下数据集，需要准备三个文件夹：Annotations Images Imagelist Images文件夹 ：存放所有的 train 和 val 的图片 Annotation文件夹 ：存放对应图片的xml文件（因为我没找到专门的xml格式标注的行人检测数据集，所以就
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2024-09-03 11:48:01
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在win10和win7系统上配置faster rcnn（GPU）冲冲冲介绍我的环境配置过程1. 数据准备2. 把数据集放进VOCdevkit2007文件夹下，名字为VOC20073. 安装依赖包和pytorch1.4，这里的cuda版本是10.14. 编译！！windows的小伙伴一定都死在了这步！ubuntu编译就很顺利，windos它不行啊！下来就可以尝试运行了想说的话 介绍最近实验室需要在
论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation【用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构】 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1311.2524v3.pdf 题外话 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。目标检测，具体指识别并定位一张图片中的多个
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2024-08-01 09:16:20
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SlowFast—数据准备提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考前情提示：我废了不少时间，足够详细，耐心读完希望可以帮到你。一、创建一个存放视频的文件夹注意：我们如果有多个视频，视频的长度一定要保证！！！ 比如：1.MP4时长为35s、2.MP4时长为60s、3.MP4时长为55s 那么视频的最大限度为35s.范围在1-35s切割视频时长不固定容易报错，我们小白选手还是 暂时规规矩矩的入门
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2024-10-25 22:19:16
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添加hdf5路径按照教程添加：INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_x64-linux-gnu/hdf5/serial手动下载fast_rcnn_
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2017-06-05 15:01:00
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1. Introduction 最近，深度卷积网络在图像分类和目标检测精确度上得到了显著的改进。对比与图像分类，目标检测是一个更具挑战性的任务，需要更复杂的方法去解决。由于其的复杂性，目前的方法在多阶段管道上训练模型，但是很慢，也很不优雅。复杂性的增长是因为检测需要准确的目标位置，这就导致了面临着两个主要的挑战：首先，多数的候选目标位置（在论文中称为“proposals”）必须被
目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍Pascal VOC数据集介绍1. JPEGImages2. Annotations3. ImageSets4. SegmentationObject & SegmentationClassCOCO数据集介绍数据集分类CocoVOC数据集转化为COCO数据集格式训练detectron训练测试评估Reference Pascal
一 数据集的下载与配置1.下载kitti数据集打开以下网页:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=2d只需要下载Download left color images of object data set (12 GB)和对应的标签Download training labels of ob
Faster-RCN训练和入门使用--Pytorch版本1.声明2.前期准备（1）克隆仓库（2）创建数据文件夹（3）下载数据（4）下载预训练模型（5）编译3.训练4.测试5.用自己的图片进行目标识别（运行demo）6.使用自己的数据集训练（1）准备数据（2）制作训练集trainval.txt（3）修改部分python代码（4）训练（5）运行demo 1.声明本文是基于以下两篇文章的综合，大多数内
YOLO v1这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet1. YOL
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2024-09-18 09:15:20
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1.准备工作 1.1 软件准备 首先，需要安装Caffe和pycaffe。 caffe原作者网页：//caffe.berkeleyvision.org/installation.html 注意：必须在Makefile.config配置文件中打开Pytho
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2024-03-07 10:23:45
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FasterRcnn FasterRCNN主体步骤1：首先对图像缩放至固定的大小M*N,然后将图像送入到网络中。2：通过VGG或者Resnet等其他网络提取特征图（Feature Map）。另外进行初始化anchors并找出有效的anchors（Step1）。3: 特征图（Feature Map）通过RPN网络（Region Proposal Networks）获得有效的Anchor 置
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2024-04-27 10:22:46
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介绍PyTorch中torchvision.transforms模块。
torchvision.transforms模块官网地址：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html#torchvision是独立于PyTorch的关于图像操作的一个工具库，目前包括六个模块：torchvis
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2024-03-17 10:53:26
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作者的github链接：https://github.com/whai362/PSENet Requirements Python 2.7 PyTorch v0.4.1+ pyclipper Polygon2 OpenCV 3.4 (for c++ version pse) opencv-python 3.4 首先是需要安装这些依赖，因为我们自己电脑上面已经安装了各种版本的opencv，pytho
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2024-05-16 08:18:17
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前面我的两篇博客分别介绍了语义分割FCN及SegNet的算法重点知识及代码实现，最近在github上又fork了一个好资源https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras，这里分享一下。该资源实现了FCN，UNet, SegNet, PSPNet网络，本篇以SegNet为例来说明下如何使用其来训练和预测自己的数据集。值得一提的是，该资源是
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2024-05-10 11:59:29
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数据准备先将自己的数据转成VOC数据集类似的数据，图片为jpg格式，标签为xml格式。在Faster RCNN目录下的data文件夹下建立VOCdevkit2007文件夹，再在此文件夹下建立VOC2007文件夹，再在VOC2007文件夹下建立Annotations，ImageSets ， JPEGImages三个文件夹，Annotations文件夹下存放xml文件，ImageSets文件夹下建立M
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2024-04-16 09:48:03
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训练过程主要参考项目中的examples/extract_diving48_skeleton/diving48_example.ipynb但是我一开始不知道这个文件，从网上查不到太多的资料，走了不少弯路，这里就把我训练的过程分享一下。1.准备自己的数据集这里使用的是Weizmann数据集，一个有10个分类，每个类别差不多有10个视频。分成训练集和测试集，目录如下，最好让视频名称按照 ‘视频名_类别
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2024-04-24 13:51:49
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前不久在实验室接手一个项目，与甲方几经周旋后给了一个接口，核心部分是yolo3的文字检测与cnocr的文本识别。在文本识别中，由于给的预训练的模型的训练数据集与项目应用的数据分布差距较大（最明显的是识别字符的范围不同），可能需要对模型重新训练。为应对甲方朋友的一时兴起，特意花了一个下午搞清楚如何重新训练。特撰写此博客以作记录。一、重训练cnocr的理由"""
识别范围不同，cnocr提供的模型只能
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2024-03-18 13:52:16
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paddleOCR踩坑记训练莫名终止或者评估莫名终止训练和评估的效果都特别好，预测的效果却特别差使用gen_label.py报错将paddleOCR转成pytorch框架 训练莫名终止或者评估莫名终止这是因为在tools/program.py文件里有一句逻辑关系语言出错了，需要进行如下修改。if idx >= len(train_dataloader):
break
#把上面这句话修改成
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2024-01-21 08:34:22
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