R-FCN训练自己数据集
时间: 2023-09-30 13:12:55 浏览: 80
为了训练R-FCN模型使用自己的数据集,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,将你的数据集准备好,包括图像和相应的标注。确保你的标注与R-FCN的要求相匹配,通常是使用PASCAL VOC格式或COCO格式的标注。
2. 接下来,你需要克隆py-R-FCN工程,你可以通过运行以下命令来完成此操作:
```
git clone https://github.com/Orpine/py-R-FCN.git
```
3. 在克隆的py-R-FCN目录中,你需要进行一些配置。首先,你需要安装所需的依赖项,可以通过运行以下命令来完成:
```
pip install -r requirements.txt
```
4. 然后,你需要将训练和验证图像及其相应的标注放置在正确的目录下。按照py-R-FCN的要求,将训练图像和标注放置在`data/VOCdevkit2007/VOC2007`目录下,将验证图像和标注放置在`data/VOCdevkit2007/VOC2007`目录下。
5. 接下来,你需要在`experiments/cfgs`目录中创建一个配置文件。你可以根据你的需求修改现有的配置文件,或者创建一个新的配置文件。确保配置文件中包含正确的目录路径和类别数等信息。
6. 现在,你可以开始训练R-FCN模型了。通过在终端中运行以下命令来进行训练:
```
python train.py --cfg experiments/cfgs/your_config_file.yaml
```
请将`your_config_file.yaml`替换为你创建的配置文件的名称。
7. 训练过程中可能会遇到一些问题,例如`loss_bbox=0`的情况。你可以参考中提供的解决方法,主要是关于numpy的问题。此外,中也提到了一些常见问题和解决方法,建议你先将迭代次数设置为100或更小来调试。
希望这些步骤对你有帮助。祝你成功训练R-FCN模型!
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