接着上篇的博客，我们获取imdb和roidb的数据后，就可以搭建网络进行训练了。我们回到trian_rpn()函数里面，此时运行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_name)，取得了imdb和roidb数据。先进入第一阶段的训练： print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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2024-06-03 10:17:23
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# PyTorch Faster R-CNN训练
## 简介
Faster R-CNN是一种用于目标检测的深度学习模型，它能够在图像中识别和定位多个对象。本文将介绍如何使用PyTorch库训练一个最新的Faster R-CNN模型。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下软件和库：
1. Python 3.x
2. PyTorch 1.0或更高版本
3. torchvision
4.
原创
2023-08-12 11:06:17
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一、克隆代码git clone ://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git二、根据你的显卡更改下对应的计算单元。 三、编译Cython仍然在lib路径下，编译Cython模块(确保你已经安装了easydict，如果没有，pip install easydict)：make clean
make
cd ..四、安装COCO
原理Faster RCNN主要可以分为四个内容：Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。Region Proposal Networks。RPN网络用于生成区域建议框。该层通过softmax判断anchor
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2024-04-08 10:35:07
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# 使用 PyTorch 实现 Faster R-CNN 的实用指南
如果你是一名刚入行的小白，想要了解如何使用 PyTorch 框架来实现 Faster R-CNN，那么你来对地方了。Faster R-CNN 是一种流行的目标检测模型，能够在图像中识别和定位不同的对象。本文将通过步骤指导你实现这个模型。
## 整体流程
我们将我们的实现流程分为以下几个步骤：
```markdown
|
一、 Faster-RCNN代码解释先看看代码结构： Data:This directory holds (after you download them):Caffe models pre-trained on ImageNetFaster R-CNN modelsSymlinks to datasetsdemo 5张图片scripts 下载模型的脚本Experiments：logss
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2023-07-11 16:55:58
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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训练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readme配置相应
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2023-11-03 12:49:17
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Object Detection发展介绍Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类，得到所有可能的目标. 使用SS的一个重要的弊端就是：特别耗时，而且使用像传统的SVM之类的浅层分类器，效果不佳。 鉴于神
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2024-10-08 09:08:39
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环境：ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn6.0.1 GT1070 1，GitHub：https://github.com/AlexeyAB/darknet下载2，编译； ①修改makefile文件GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=0#这里如果显卡计算能力小于7.0，不需要改为1
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=1
LIBSO=1
’‘’
DEBUG=1
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2024-07-15 08:38:56
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anchor参考与部分直接摘抄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138824387 有些地方纯粹自己打一遍加深记忆，如果要看原版请看上述链接~faster-rcnn初始化anchor： 设输入图像为a*b，图像到需要rpn处时缩放系数为16，即此时feature map尺寸为a/16 * b/16；stride为1，padding为2，使用3 * 3的窗口滑动遍历该fea
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2024-09-05 15:57:27
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刚开始接触到深度学习的时候，做实验的一些记录。
现在看来有些简单的，权当写日志了。
收集数据样本训练，对于样本的选取的总结。
现象：
1、第一次训练车牌图片，车牌是已经被“归一化”过，使得所有的车牌图片都是相同的尺寸，就是说将原图的比例改变了。强行的变成了固定比例的车牌图片。当这样的图片经过训练之后，对正常的车牌图片识别效果很差，对同样经
## 实现pytorch Faster R-CNN最新的流程
### 1. 准备工作
在开始实现pytorch Faster R-CNN最新的过程之前，首先需要明确一些基本概念和准备工作：
- **pytorch**: pytorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。
- **Faster R-CNN**: Faster R-CNN是一种目标检测
原创
2023-08-16 08:00:00
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faster rcnn默认有三种网络模型 ZF（小）、VGG_CNN_M_1024（中）、VGG16 （大） 训练图片大小为500*500，类别数1。一. 修改VGG_CNN_M_1024模型配置文件
1）train.protxt文件
input-data层的num_class数值由21改为2；
# 使用PyTorch内置Faster R-CNN进行目标检测的完整指南
Faster R-CNN是一种流行的目标检测算法，PyTorch提供了易用的实现。本文将为您介绍如何使用PyTorch内置的Faster R-CNN进行目标检测。我们将从整体流程开始，然后逐步深入每一步的具体实现。
## 流程概述
下面是使用PyTorch Faster R-CNN的总体流程：
| 步骤
最近想写的东西有点多，先随便写点吧，也让我屡屡思路——说白了就是太懒model {
faster_rcnn {
num_classes: 3 //获取要识别的类数
image_resizer {
keep_aspect_ratio_resizer {
min_dimension: 128 //最小的图片像素
max_dimensi
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2024-06-10 10:30:52
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基于GitHub的一个开源项目：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch环境：Ubuntu 18.04.3、python2.7，显卡NVIDIA GeForce RTX 2070，pytorch0.4.0，CUDA10.1 update2 （尝试过Ubuntu 16.04安装cuda但是一直不成功，使用Ubuntu 18.04.3就非常容
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2024-04-28 16:34:15
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MMDetection学习笔记（一）：训练与测试 MMDetection介绍Config配置文件配置文件结构配置文件命名配置文件示例自定义COCO格式数据MMDetection使用训练测试实用工具与分析 MMDetection介绍MMDetection是OpenMMlab基于Pytorch、MMCV开发的目标检测开源框架，支持多个SOTA模型与算法的搭建。除此之外，OpenMMlab还支持分割、
Visual Graph图形平台在delphi中的使用第一步：安装Visual Graph首先点击Visual Graph目录上的注册COM.bat，最后显示注册成功，其实这一步就是注册Visual Graph的ActiveX组件，他的组件名为vg.dll.用命令行批处理写上 regsvr32 vg.dll。 <wbr> 那么就要在Delphi里面调出ActiveX了。Vis
上篇文章提到了mmdetection的配置并且测试好啦。下面关于如何train我们自己的数据。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。官方建议自己的数据在mmdetection目录下创建data目录，以coco数据格式为例吧。mmdetection
├── mmdet
├── tools
├── configs
├── data
│ ├─
1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置，将其转换为14*14，因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数，最后的维度为[256, 14, 14, 512]参数说明：net表示输入的卷积层，bbox表示y1，x1,y2, x2的比例，2
