場景分類網絡:
1、Alexnet網絡:花卉分類,參照博客一
2、GoogLeNet網絡:參照博客二,遇到cudnn問題上篇博客講過
目標檢測網絡:
1、SSD網絡
(沒有自己數據集,無法測試)調試源碼,參考博客三、博客四,遇到問題:
(1)、添加測試代碼:出現 File “test.py”, line 52, in (module) from nets import ssd_vgg_300, ssd_common, np_methods ImportError: No module named ‘nets’
原因:是目錄位置不對,是…/ ,具體位置如下
(2)更改檢測目標Id爲名字:出現目錄名稱無效
更改:將import tensorflow.models.SSD_Tensorflow_master.datasets.pascalvoc_2007 as pas
改爲:from datasets import pascalvoc_2007 as pas
訓練等做了(再來補充)
2、YOLOv3
目標檢測據說快如閃電,也是one stage代表。
檢測
依據作者github下的說明及量子位推送參考,很容易實現了。
訓練
暫時沒有自己數據集,嘗試一下VOC、COCO作爲學習,在windows下的YOLOv3訓練比較少。
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VOC
主要參考博客,VOC一直報路徑問題,so我就把它設置爲絕對路徑了
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COCO
可是extract_coco文件沒有了,暫時擱置了,會了來填坑,或者用自己的數據來
Fast MaskRCNN
參照博客和作者的readme
1、coco網站打不開,好像要翻牆,下載annotation,找了這些博客a、博客b
2、Go to ./libs/datasets/pycocotools
打開文件下的makefile.
第一步出錯:cl: 命令行 error D8021 :無效的數值參數“/Wno-cpp” 和 cl: 命令行 error D8021 :無效的數值參數“/Wno-unused-function” ;方法:參照博客,暴力刪除(我就奇怪了,faster rcnn編譯時候就沒出現)