caffe-ssd

python讀取和寫入caffe-ssd中lmdb data

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76318150lmdb是Cafffe中应用的一种数据库，采用内存-映射文件（memory-mappedfiles），拥有非常好的I/O性能，而AnnotatedDatum是caffe在LMDB数据库上保存数据的一种格式，主要用于SSD等目标检测模型训练数据的保存。在SSD-caffe的官方代码中（好像不算官方，是第三方实现的），模型
xunan003·2020-07-06 09:41

caffe-ssd 安装+填坑+SSD的focal_loss实现（Ubuntu系统）

安装：1、安装依赖库：sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilersudoapt-getinstall--no-install-recommendslibboost-all-devsudoapt-getinstalllibatl
进击的小白菜·2020-07-06 05:50

目标检测：caffe-ssd编译、训练和测试全过程记录

个人微信公众号：AI研习图书馆，欢迎关注~深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~1.引言SSD是一个端到端的网络，既借鉴了FasterRCNN中anchorboxes的概念、又借鉴了YOLO将检测转化为回归的思想，在它们的基础上，提出“从多层layer的featuremaps上分别得到boundingbox以实现多尺度检测”的思想，在速度和精度上都取得了卓越的表现。现在，我们就在caffe框
算法之美DL·2020-07-06 05:24

Caffe-SSD(single-shot-multiboox)在Windows+GPU平台下的配置与训练记录

Caffe-SSD(single-shot-multiboox)在Windows+GPU平台下的配置与训练记录JLU-IPVR听笙写本篇文章旨在让使用windows-ssd的小伙伴们少走弯路。
听笙·2020-07-05 14:45

使用OpenCV调用Caffe-SSD训练好的模型

前言1.OpenCV3之后的dnn模型可以可以调用好多用深度学习框架的训练好的模型。2.这里我演示是我自己训练的一个围棋棋盘识别模型，使用的神经网络是VGG16,OpenCV3.3,IDE是VS2015。3.训练好模型之后把标签文件，模型文件，配置文件复制到当前工程目录方便调用。代码1.标签文件内容：label:0display_name:"background"label:1display_na
知来者逆·2020-07-05 00:42

caffe下SSD训练与测试

SSD:SingleShotMultiBoxDetector从Github上面下载源工程代码：caffe-SSD配置Caffe-SSD进入caffe-ssd主目录：cp/home/xxx/...
MrAndyW·2020-07-04 09:56

Windows下使用SSD检测

再来一波代码https://github.com/conner99/caffe环境windows7+vs2013+Cuda7.5caffe:caffe-ssd-microsoftpython:2.71、编译caffe-SSD
Run_it_faraway·2020-07-04 08:13

CAFFE-SSD中loss、accuracy曲线可视化（双Y轴）

CAFFE-SSD中loss、accuracy曲线可视化（双Y轴）1.利用输出的.log文件（应该在caffe/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300目录下）生成.test.train
薛京东·2020-07-04 03:16

目标检测算法SSD在Ubuntu+CPU下运行

具体怎样配置caffe以及下载检测model网上有很多教程，这里只介绍如何修改代码使程序可以在CPU执行定位到/caffe-ssd/examples/ssd/ssd_detect.py，修改如下源代码#
残月飞雪·2020-07-04 00:00

linux下caffe-ssd在cuda10+python3.6下编译，训练VOC数据集和测试

简介之前源码编译安装了caffe，但是对于caffe-ssd依旧需要编译安装。
pursuit_zhangyu·2020-07-02 14:40

caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(一):转换VOC xml数据为lmdb格式

假设你已经做好了VOC数据标签，也就是xml文件，并且已经配置好了caffe-ssd的环境第一步，在caffe-ssd/data目录下本身自带有如下文件夹：然后在caffe-ssd/data目录下新建一个文件夹命名为
jiang_ming_·2020-07-02 05:21

服务器开机屏幕无显示问题

最近一次使用服务器运行caffe-ssd的代码，无法将训练日志进行保存，以为是三两天没有关机，导致的结果，于是便想重启一下，选择了关机。谁知道关机后再开机，屏幕没有显示了。
alansss·2020-07-01 16:33

Caffe-SSD训练日志

2019年11月11用VGG16作为预训练模型，迭代12w次，batchsize用16x32，用dssd的环境，但是增加了mobile_lib.py中的CreateMultiBoxHead_ssd()函数，所用时间为32.6小时目的：1.为了验证dssd的环境是否能运行ssd_pascal.py2.为了验证16x32是否对结果有比较大的影响结果：mAp值为77.3，说明16x32和32x32在ca
while10·2020-06-29 18:14

caffe-ssd训练自己的数据集（同时记录自己遇到的各种错误）

ONE：首先当然是caffe的编译和安装啦，这里不详细阐述，下面内容都是基于caffe-ssd版本来做的。进行下一步之前，确保你的caffe是ssd版本且没有任何问题！
ff哟·2020-06-29 08:18

caffe-ssd编译以及训练自己的数据集

编译caffe之前首先要配置好cuda8.0+cuDNN5.1+opencv3.x的环境注意：如果是cuda9.x的版本，要注意gcc编译器的版本问题。具体参照：cuda和gcc版本不兼容以及解决办法解决gcc与cuda版本不兼容问题编译caffe1.获取SSD代码。在终端打开想要安装ssd代码的目录，然后在终端下输入：gitclonehttps://github.com/weiliu89/caf
高能效智能计算·2020-06-29 06:20

Kitti数据集转成VOC（xml）数据集格式

本文将kitti数据集中的检测部分的数据标注转换成voc格式的xml，用于生成caffe-ssd训练的lmdb数据，具体数据集自己下载，标注图片大概七千多张。
weixin_41425655·2020-06-29 01:29

自己制作VOC数据集训练SSD

文章目录一、VOC数据集格式生成1.1自己的VOC数据集格式1.2创建lmdb数据格式二、lmdb数据查看三、caffe-ssd数据c++接口3.1AnnotatedData3.2blobs一、VOC数据集格式生成
宁静深远·2020-06-27 04:21

caffe-ssd 训练自己的模型

需要修改的地方是红线部分，根据分类数量进行修改，原版的开源是21个分类（包括background），所以是63（213）,126（213*2）,如果class_num为5，则为15，301、首先准备好自己的训练数据，包括，Annotations和JPEGImages，ImageSets通过如下python脚本和前面两个文件生成：#_*_coding:UTF-8_*_#开发作者:ZhangRong#
Mz枫·2020-06-27 04:34

Caffe-ssd测试模型代码

#_*_coding:UTF-8_*_#开发作者:ZhangRongz00520111#开发时间:2020/5/1310:09#文件名称:firetest.py#开发工具:PyCharm#Description:#Copyright@HuaweiTechnologiesCo.,Ltd.2019-2020.Allrightsreserved.importcv2importosimportnumpya
Mz枫·2020-06-27 04:34

目标检测算法SSD用于行人检测（一）：数据集格式转换

将Caltech行人数据集转换成基于Caffe-SSD能够训练的格式（PascalVOC数据集格式）一、CaltechPedestrianDatesetCaltech数据集地址：http://www.vision.caltech.edu
sunshine_zkf·2020-06-26 16:01

Ubuntu16.04安装和配置Caffe流程 (GPU版)

Ubuntu16.04安装和配置GPU版Caffe-ssd流程(中途各种错误最后完美运行)笔者用一台新服务器费时两天安装好caffe，以前用旧的服务器安装时由于一些库和配置版本的问题一直失败，这次吸取教训
Ham Jarl·2020-06-26 10:18

ubuntu 14.04+ GTX 1070+cuda 8.0 + cudnn 5.1+opencv3.0+caffe-SSD配置一步到位

上一篇写了如何接着配置caffe框架.本文重点为caffe-ssd的安装与配置细节(注意此时电脑的配置为ubuntu14.04+GTX1070+cuda8.0+cudnn5.1+opencv3.0+caffe
shan19930117·2020-06-26 08:05

【SSD】用caffe-ssd框架自带VGG网络训练自己的数据集

前言网上现有的教程几乎全都只是翻译或者直接使用VOC数据集。我的数据集是从ILSVRC、ImageNet拿来的，颜色通道不统一，xml文件内容格式不统一。整个过程遇到了大量问题，也写了很多脚本工具。现在我一一记录下来，造福人类！一、挑选数据集我先是从ImageNet官网下载了所有关于杯子的图片然后从ILSVRC2011，ILSVRC2012，ILSVRC2013和ILSVRC2015数据集通过搜索
HandsomeHans·2020-06-26 05:43

Ubuntu 16.04下Caffe-SSD的应用（五）——安装VOC数据标注工具LabelImag

前言1.LabelImg是一款开源的图像标注工具，有操作图形界面，可以很方便创建自己的数据集，LabelImg标注生成的XML文件是遵循PASCALVOC数据格式的。可以用于做SSD目标检测网络所需要的数据集，包括AsterR-CNN，YOLO的训练数据集，均可以用LabelImg来制作。2.在Ubuntu下LabelImg运行环境为python+lxml,PyQt4。一、安装LabelImag1
知来者逆·2020-06-24 13:35

身份证识别——iOS端实现身份证检测

前言1.之前在PC端做过身份证检测识别相关的项目，用的环境是Caffe-SSD训练的VGG16,模型大小大概为90M左右，在PC下，不调用GPU加速的话，处理检测速度并不理想。
知来者逆·2020-06-24 13:03

caffe-ssd训练自己的数据集

上一篇文章记录了caffe-ssd安装过程中的坑和解决办法，https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81390276接下来分三部分，分别介绍如何用配置好的
lukaslong·2020-06-24 09:35

caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(二):训练生成的lmdb数据

接上一篇我的博客：caffe-ssd训练自己的VOC数据集(一):转换VOCxml数据为lmdb格式在caffe-ssd/data/VOCdevkit/VOC2007/lmdb目录内应该生成了：VOC2007
jiang_ming_·2020-06-23 21:43

caffe-SSD训练自己的数据集

本文介绍目标检测中数据集的准备、转换以及使用ssd进行训练的整个过程。内容包括：1，数据集的准备1）图片的标注2）制作VOC数据集3）将VOC数据集转换成lmdb格式2，如何使用ssd进行训练3，使用ssd做测试需要的环境：win7，编译好的caffe，python27，pythonPIL（Pillow）模块。注意：在caffe编译中，工程convert_annoset、convert_image
芳芳不是我真名·2020-06-21 08:36

Caffe-SSD 和Faster RCNN训练 Caltech行人数据集

前言：本教程的主要内容：1，将Caltech行人数据集转换成Caffe-SSD，FasterRCNN系列能够训练的格式（VOC数据集格式）；2，同理，可以将INRIA，ETH，TUD等数据集转换成VOC
芳芳不是我真名·2020-06-21 08:36

【Caffe】用Caffe训练MobileNetSSD

具体过程请参考链接：【Caffe】caffe-ssd训练自己的数据集。
heiheiya·2019-09-04 17:51

Mobilenet-SSD训练VOC数据集

Mobilenet-SSD网络训练：VOC数据集首先，用Mobilenet-SSD网络进行训练，需要配置好自己的cuda环境，跑Mobilenet-SSD的前提是要使用SSD框架，所以要编译安装caffe的ssd分支，caffe-ssd
Danbinabo_zzz·2019-07-23 16:59

Mobilenet-SSD训练VOC数据集

Mobilenet-SSD网络训练：VOC数据集首先，用Mobilenet-SSD网络进行训练，需要配置好自己的cuda环境，跑Mobilenet-SSD的前提是要使用SSD框架，所以要编译安装caffe的ssd分支，caffe-ssd
Danbinabo_zzz·2019-07-23 16:59

【Caffe学习六】Object Detection based on the Caffe-SSD Net——自己的数据集

参考链接：https://blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239http://www.voidcn.com/article/p-hidencyl-brx.htmlhttps://blog.csdn.net/yudiemiaomiao/article/details/77897832https://blog.csdn.net/jqw11/art
@Vivian·2019-07-18 17:02

利用caffe-ssd对钢材表面缺陷数据集(NEUDataset)进行finetune训练和测试

下针对自己的数据集进行finetune训练NEUDataset介绍LMDB数据集制作将数据集分为trainval和test获得trainval.txt和test.txt修改labelmap文件生成LMDB数据集使用caffe-ssd
jsk_learner·2019-07-11 21:11

目标检测SSD网络在Caffe下的实现——基于VOC0712数据集

Caffe下实现SSD的流程步骤caffe-ssd在Ubuntu下的编译caffe-ssd代码下载caffe-ssd安装编译数据和模型准备VOC数据集下载VGG-16预训练模型下载LMDB数据集制作生成
jsk_learner·2019-07-11 14:22

使用caffe时解决路径问题时常用的一些指令

bashrcexportPYTHONPATH=/home/dddzz/caffe/python:$PYTHONPATH3.添加caffe根目录importsyscaffe_root="/home/dddzz/worksapce/caffe-ssd"os.ch
倒斗的粽子·2019-07-03 12:49

Task2 ：Caffe-ssd Face Detection

0绪论使用caffe的步骤：(1)convertdata（runascript)(2)Definenet(editprototxt)网络结构(3)Definesolver(editprototxt)超参数(4)Train(witjhpretrainedweights)(runascript)1.数据打包：VOC格式，lmdb封装1.1构造VOC格式数据集：图片，xml标注VOC含3个文件夹，Ann
倒斗的粽子·2019-07-03 12:48

darknet转化为caffe-ssd

caffe-ssd下载：https://share.weiyun.com/50NyOiw需要安装boost1.54版本、python2.7、protobuf2.6.1boost1.54下载：https:
HeinSven·2019-06-20 10:31

基于深度学习的目标检测框架搭建全过程整理--从头至尾(Ubuntu16.04系统&caffe-ssd)

1.双系统(win10&Ubuntu16.04)安装https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/900235852.Nvidia驱动的安装https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/900834313.CUDA和cuDNN的安装https://blog.csdn.net/lihe4151
lihe2019·2019-05-20 21:47

Ubuntu16.04中caffe-ssd(GPU版)训练自己的数据并测试模型

注意：首先你安装了ssd(GPU)，并测试了VOC数据。一、labelImg的安装目标检测中，原始图片的标注过程是非常重要的，它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。labelImg是一种能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具。1、下载LabelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg下载后
lihe2019·2019-05-19 20:58

Ubuntu 16.04下Caffe-SSD的应用（二）——准备与处理VOC2007数据集

前言前面已经介绍如何在Ubuntu上编译Caffe-SSD的CPU版本，那接下来就试一下用Caffe-SSD训练数据得到模型，并对模型进行测试。
知来者逆·2019-04-30 09:03

caffe-ssd算法的python代码

create_data.shcur_dir=$(cd$(dirname${BASH_SOURCE[0]})&&pwd)root_dir=$cur_dir/../..#root_dir=$LVMDATA/lvmdata/caffe-ssdcd$root_dirredo=1#data_root_dir="$HOME/data/VOCdevkit"data_root_dir="$HOME/data/VO
生命的呼喊·2019-04-22 17:36

自定义数据集训练SSD-MobileNet模型

自定义数据集训练SSD-MobileNet模型准备工作caffe-ssd模型编译成功，且在python下可以运行。
__JDM__·2019-04-19 17:16

MobileNet-SSD报错Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

初始编译环境ubuntu16.04+CUDA8.0+Opencv3.4+cudnn5.1编译原版的caffe-ssd，下面三项命令全部通过makeall-j16makeruntest-j16makepycaffe
goodxin_ie·2019-04-06 17:15

Vmware虚拟机下为Ubuntu添加磁盘

今天在Ubuntu里下载安装caffe-ssd的数据集，在解压的时候一直提示磁盘没有多余的空间，解压失败。
生命的呼喊·2019-04-05 07:03

Caffe学习系列（十二）：Caffe-SSD 输出准确率、召回率和P-R曲线

Caffe学习系列（十二）：Caffe-SSD输出准确率、召回率和P-R曲线1.SSD网络模型修改VGG的网络模型由ssd_pascal.py文件生成，可生成VGG，ZF，Resnet101和Resnet152
la_fe_·2019-03-08 14:01

HRSC2016舰船检测训练实验过程记录

博主目前正尝试使用HRSC2016图片1000张多左右，每张舰船约1-3只，分辨率为1182*827用以finetunetextboxes++,实现任意方向的目标的检测训练过程参考：利用caffe-ssd
tangxiaohu1234·2019-01-24 11:29

MobileNetv2-SSDlite训练自己的数据集（一）——配置安装caffe-ssd

读者可以参考一下这些博文《Ubuntu16.0414.04安装配置Caffe(GPU版)——天梦冰蚕》、《Ubuntu16.04Caffe安装步骤记录（超详尽）——王英豪》这里主要介绍一下如何配置caffe下载caffe-ssd
ninesd·2018-12-23 18:32

caffe-ssd训练测试自己的数据

前记：这篇文章记录的是本人基于caffe框架使用自己的数据训练ssd的实现过程，若想用tensorflow框架实现，详见SSD-Tensorflow训练记录一，caffe-ssd安装编译进入个人主目录下
chenghaoy·2018-12-03 18:52

Caffe-SSD MobileNetan配置及训练自己的数据集

1.Caffe-SSDMobilenet是替换了SSD中的VGG网络层，因此要首先安装caffe-ssd，参考之前的博客进行配置https://blog.csdn.net/lukaslong/article
lukaslong·2018-11-26 17:34
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