caffe 模型
来源:互联网 发布:excel数据横纵坐标互换 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 23:47
py-faster-rcnn 模型介绍
fast-rcnn 是基于SS(selective search)方法提取建议框,而SS方法是基于CPU 运行的,无法借用GPU的高度并行运算能力,效率较低。且提供建议框约2000,过多,加重深度学习处理的压力。
faster-rcnn 采用共享卷积网组成RPN(region proposal network),直接预测出建议框约300个,且预测在GPU中完成,卷积网与fast-rcnn 部分共享,较少参数,大幅提升目标检测速度。Faster-RCNN 把目标检测的四个基本步骤(候选区域生成、特征提取、分类和Bounding BOX 回归) 统一到一个深度网络框架之内。其中候选区域生成由RPN 部分完成,是Faste-RCNN 的创意所在。 提取、分类和Bounding Box 回1等: 三个部分还是沿用了Fast-RCNN。所以说Faster-RCNN 是Fast-RCNN 的升级版本。
py-faster-rcnn 模型编译与测试
- faster RCNN python 安装
- 完美解决ImportError: No module named _tkinter的问题
- sudo apt install python-yaml
- faster-rcnn在编译时遇到的一些问题
py-faster-rcnn 模型训练自己数据
- Github : rbgirshick/py-faster-rcnn
- Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)
- 生成VOC数据集 https://github.com/tzutalin/labelImg
- caffe示例实现之6微调CaffeNet用于Flickr Style数据集上的风格识别
# 2010、2012数据下载wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2010/VOCtrainval_03-May-2010.tarwget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2010/VOCdevkit_08-May-2010.tarwget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tarwget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCdevkit_18-May-2011.tar
使用Python合并lmdb文件 : http://www.jianshu.com/p/7cdec6514b0c
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卷积操作
多通道(比如RGB三通道)卷积过程
结论:多通道单卷积核是将多通道同一位置卷积结果相加
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