在前一篇隨筆中，數據制作成了VOC2007格式，可以用於Faster-RCNN的訓練。 1.針對數據的修改 修改datasets\VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m，我只做了兩類 修改function\fast_rcnn ...

按照下面這個博客修改faster-rcnn源碼，訓練自己的數據: http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084 訓練自己的數據的時候如果提示assert (boxes[:, 2] >= boxes ...

Faster RCNN訓練： 四部訓練法： Faster R-CNN，可以大致分為兩個部分，一個是RPN網絡，另一個是Fast R-CNN網絡，前者是一種候選框（proposal）的推薦算法，而后者則是在此基礎上對框的位置和框內的物體的類別進行細致計算 ...

一、數據集文件夾 新建一個文件夾，用來存放整個數據集，或者和voc2007一樣的名字：VOC2007 然后在文件夾里面新建如下文件夾： 二、將訓練圖片放到JPEGImages 將所有的訓練圖片放到該文件夾里，然后將圖片重命名為VOC2007的“000005.jpg”形式 重命名 ...

1.命名 文件夾名VOC2007。圖片名六位數字。將數據集相應的替換掉VOC2007中的數據。 ( Updated development kit, annotated test data ) 2.畫目標包圍框 由於每張圖片需要選取目標框，所需時間較長 ...

新手學習，參考了http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5390336.html 只是在這篇博客中並沒有說明自己訓練集文件夾放置的位置以及修改中對應的文件信息。剛剛調通，記下來，以備以后自己少走些彎路。 配置py-faster-rcnn沒什么好記的，文檔 ...

注：本文寫於早期學習摸索階段，不免有錯誤、不到位的理解，僅用做遇到相同錯誤的人參考。后續一直在使用RBG大神的py-faster-rcnn。 既然faster-rcnn原版發表時候是matlab版代碼，那就用matlab版代碼吧！不過遇到的坑挺多的，不知道python版會不會好一點 ...

python demo_2019051601.pyTraceback (most recent call last): File "demo_2019051601.py", line 128, in ...