FastRCNN 实现对 VOCdevkit 文件夹内好坏香蕉目标识别+bounding box。代码

下面是使用 Fast R-CNN 实现对 VOCdevkit 文件夹内好坏香蕉目标识别和边界框的示例代码。

首先，你需要下载并解压 VOCdevkit 数据集，然后安装 Fast R-CNN。我们假设你已经将数据集解压到了 `/path/to/VOCdevkit`，Fast R-CNN 安装在了 `/path/to/fast-rcnn`。

接下来，我们需要准备数据。我们需要将 VOCdevkit 数据集转换为 Fast R-CNN 所需的格式。可以使用以下命令来完成转换：

cd /path/to/fast-rcnn
./tools/voc_label.py /path/to/VOCdevkit /path/to/output/folder

这将会在 `/path/to/output/folder` 中生成转换后的数据。

接下来，我们需要训练模型。可以使用以下命令来训练模型：

./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/VGG16/solver.prototxt --weights data/imagenet_models/VGG16.v2.caffemodel

这将会使用 VGG16 模型进行训练。训练完成后，我们可以使用以下命令来进行测试：

./tools/test_net.py --gpu 0 --def models/VGG16/test.prototxt --net output/default/voc_2007_trainval/VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel

这将会对 VOCdevkit 数据集进行测试，并输出预测结果。如果你想可视化预测结果，可以使用以下命令：

./tools/draw_net.py models/VGG16/test.prototxt output/default/voc_2007_trainval/VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel output/default/voc_2007_trainval/VGG16_faster_rcnn_final.png

这将会生成一个模型结构图，并保存为 `VGG16_faster_rcnn_final.png`。

以上就是使用 Fast R-CNN 实现对 VOCdevkit 文件夹内好坏香蕉目标识别和边界框的示例代码。