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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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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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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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
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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MASK RCNN学习笔记-训练自己的数据-如何重复训练以前的数据1、 开发环境2、安装mask-rcnn3、预训练模型下载4、 标记软件5、预训练数据集合6、利用labelme标记图像7、利用labelme生成图像数据文件8、训练数据 1、 开发环境mask-rcnn 在windows10 和 linux环境下均可以运行，笔者配置了两台机器，如下配置：
windows10：
显卡：GTX107
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2023-12-13 23:51:58
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MaskRCNN环境部署及训练自己数据MaskRCNN是属于实物分割算法，进行多任务深度学习的算法，能够完成目标分类、目标检测、实例分割等多种任务，是一石多鸟的多任务网络模型的典型代表。接下来简单描述如何在windows/linux环境中部署和利用MaskRCNN完成自己数据集的训练。1、环境Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。Python 3.4+(自行安
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2023-06-20 10:01:42
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简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用 `voc2ssd.py` 生成索引文件step2：用 `voc_annotation.py` 生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改 `config.py` 文件step4：运行 `train.py` 文件步骤3：预测step5：修改根目录下 `ssd.py` 文件step6：修改nets目录下 `ssd.py`
目录源码结构整体流程准备自己的数据集remove_img_without_jsonlabel.pyshow_labels.pycreate_txt.pykmeans.py修改配置参数训练 train.py指标测试 test.py批量测试结果图 detect.py源码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5上一节，我们介绍了YOLOv5的配置和简单使用，本节我
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2023-11-17 19:34:53
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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
项目入口：
facebookresearch/maskrcnn-benchmarkgithub.com
别人的经验： 黄钦建：MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南zhuanlan.zhihu.com
Slumbers：使用pytorch mask-rcnn进行目标检测/分割训练zhuanlan.zhihu
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2023-11-27 16:13:01
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机器学习11：pytorch训练自定义数据集简单示例 本文整理总结自博客用portorch训练自己的数据集，在pytorch官网例程的基础上将自己的数据放到其模型下，实现一个识别手写数字的简易分类器。1.环境配置及模块导入： 首先配置pytorch的运行环境，然后导入各种模块。import
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2023-08-14 10:28:54
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yolov5配置使用、训练自己的数据集以及使用模型检测数据1、github上面下载yolov5 2、安装cuda和cudnn， 3、本地pycharm打开项目，安装里面需要的包 其中较为麻烦的是pytorch，可以直接去 官网 获取下载最新版本的命令，然后安装 https://pytorch.org/ 或者下载对应的whl文件，然后安装 4、数据准备 官网参考（包括数据标注等） 初始目录（yolo
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2024-01-05 18:54:25
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Pytorch机器学习（四）——YOLOV5训练自己的数据集（以VOC格式为例 目录Pytorch机器学习（四）——YOLOV5训练自己的数据集（以VOC格式为例前言一、准备工作1.下载源码2.将符合要求的数据集放到根目录下3.运行训练前需要的配置脚本4.修改train.py中的参数配置文件总结 前言使用YOLOV5训练自己的VOC数据集，首先就是需要将VOC数据集转化到YOLO格式YOLO格式是
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2023-12-16 11:54:52
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前言1、数据解读数据集训练train_no_poly.json的格式，类coco风格import json
with open('../train_no_poly.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
print(data.keys())
>>> dict_keys(['info', 'licenses', 'categories'
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2023-11-14 14:01:10
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yolov5使用自己的数据集训练一、环境与配置1.1 安装anaconda并创建虚拟环境1.2 安装CUDA和cudnn1.3 安装pytorch二、源码测试2.1 下载源码2.2 安装依赖项2.3 测试2.3.1 下载权重文件2.3.2 测试三、训练自己的数据集3.1 数据集的制作3.2 修改配置文件3.2.1 修改数据集方面的yaml文件3.2.2 聚类获得先验框3.2.3 修改网络参数方面
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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新手学习，参考一篇博客中并没有说明自己训练集文件夹放置的位置以及修改中对应的文件信息。刚刚调通，记下来，以备以后自己少走些弯路。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&nbs
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2023-11-02 10:15:33
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我的环境： Ubuntu 18.04 + cuda 10.1 + pytorch=1.0.0 + torchvision=0.2.1 + python=3.6.2 代码参考的是github上大神的开源代码https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch Step一、下载安装1、首先代码下载，自己down或者git命令clone都可，需要
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2023-07-10 23:08:01
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之前一直使用的都是tensorflow版maskrcnn,虽然知道pytorch版已经出来很久了，但一直也没想着试试，前几天组里大牛让我试着用pytorch版的maskrcnn来训练一下现在的数据集，毕竟pytorch版在速度上要比tensorflow版的快很多。先去官网将代码下载下来 https://github.com/faceboo
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2024-05-11 13:19:19
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