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neural-network - 尝试使用 Region CNN (R-CNN) 训练 ImageNet 模型

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 19:53:21

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与 caffe 合作几个月后，我已经能够成功地训练我自己的模型。例如，比我自己的模型更进一步，我已经能够用 1000 个类来训练 ImageNet。

现在在我的项目中，我试图提取我感兴趣的区域。之后我编译并运行了Fast R-CNN的demo它工作正常，但示例模型只包含 20 个类，我想要更多的类，例如所有类。

我已经下载了 bounding boxes ImageNet 的，带有真实图像。

现在，我一片空白，我无法弄清楚接下来的步骤，也没有关于如何去做的文档。我发现的唯一一件事是如何训练 INRIA 人物模型，他们提供数据集 + 注释 + python 脚本。

我的问题是:

是否有任何我错过的教程或指南？

是否已经有一个训练有 1000 个类别的模型能够对图像进行分类并提取边界框？

非常感谢您提前。

问候。

拉斐尔。

最佳答案

Dr Ross Girshik在物体检测方面做了很多工作。你可以从他在 fast RCNN 上的详细 git 中学到很多东西。 :你应该能够在那里找到一个带有演示的 caffe 分支。我自己没用过，不过好像很懂。

您可能会感兴趣的另一个方向是 LSDA :使用弱监督训练许多类别的目标检测。

顺便说一句，你有没有研究过faster-rcnn ?

关于neural-network - 尝试使用 Region CNN (R-CNN) 训练 ImageNet 模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33101145/

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