py-faster-rcnn配置執行相關問題
問題1:
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ ImportError: libcaffe.so.1.0.0-rc3: cannot open shared object file: No such file or directory
解決方法:
cd caffe-fast-rcnn/ -> mkdir build -> cd build -> cmke .. -> make all -> make test -> make runtest
相關推薦
py-faster-rcnn配置執行相關問題
問題1: from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ ImportError: libcaffe.so.
caffe學習(四):py-faster-rcnn配置,執行測試程式(Ubuntu)
上一篇部落格中講了在Ubuntu下安裝caffe的經驗總結(各種問題,簡直懷疑人生了)。部落格連結:點我開啟 faster-rcnn有兩個版本,分別是Python的和MATLAB的。這裡介紹python版本的faster-rcnn的配置。 網上有很多相關的教程,起初我在配置
記錄caffe下配置bottom up attention (py-faster-rcnn)環境配置遇到的坑
bottom up attention為py-faster-rcnn在 Visual Genome 資料集預訓練的模型,官方py-faster-rcnn在COCO資料集預訓練下僅識別80個class,bottom up attention可識別1600個object class以
Ubuntu16.04+Cuda8.0+cuDNN6配置py-faster rcnn(轉)
原部落格地址:https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目標檢測演算法 ,時至今日依舊還是Object Detection領域最好方法之一,基於該框架後續推出了 R-FCN,
py-faster-rcnn演算法caffe配置,訓練及應用到自己的資料集
進入py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn cp Makefile.config.example MAkefile.config 然後配置Makefile.config檔案,可參考我的Makefile.config ## Refer to http://caffe.berkele
py-faster-rcnn安裝與配置
(1)安裝cython, python-opencv,easydict pip install cython pip install easydict apt-get install python-opencv (2)下載py-faster-
ubuntu14.04在cpu上配置caffe以及py-faster-rcnn環境(可在odroid上實現)
一、安裝依賴項 安裝blas $ sudo apt-get install libatlas-base-dev 安裝pip sudo apt-get install python-pip 安裝其他依賴庫 $ sudo apt-get in
深度學習之windows python faster rcnn 配置及demo執行
寫這篇文章主要是針對深度學習零基礎的新手,因為我也是新手,在配置環境這一塊花了我很大的心血,網上的資料很多都只是說配置,然後直接執行就完了,可是對於我這樣的新手在配置的過程中會遇見各種各樣的問題,所以在此給大家把我所遇到的問題總結出來,以免後續的人少走彎路,不廢
目標檢測框架py-faster-rcnn修改anchor_box
算法 框架 ams const fas nbsp 這一 res weight 眾所周知,anchor_box控制了回歸框的大小,我們有時候檢測的是大物體或小物體時,需要調整回歸框的大小的時候,得改一下anchor_box。基於rgb公開的py-faster-rcnn修改an
py faster rcnn的lib編譯出錯問題
4.0 library 提示 run fast 不知道 9.1 規則 昨天 真是好事多磨啊,計算機系統依然是14.04,而cuda依然是8.0,唯一不同的是時間不一樣,下載的各種庫版本有差別,GPU的driver不一樣。 但是這樣就出問題了,py-faster rcnn的l
Ubuntu16.04+caffe的安裝和Py-faster-rcnn在CPU電腦的安裝-2
本機安裝在/home/whu/HS/caffe https://blog.csdn.net/jx232515/article/details/72384465 第一步: 重點宣告:是在cpu安裝,不適用GPU.本教程caffe編譯只是編譯了通用caffe的Python介面(如果還需要編譯
py-faster-rcnn 檔案結構
py-faster-rcnn檔案結構 工程目錄簡介 首先工程的根目錄簡單的稱為 FRCN_ROOT,可以看到根目錄下有以下幾個資料夾 ·caffe-fast-rcnn 這裡是caffe框架目錄 ·data 用來存放pretrained模型,比如imagenet上的,以及讀取檔案的cach
關於DOTA 的Faster-RCNN的執行問題
執行DOTA的Faster-RCNN 出現以下問題: 錯誤語句為 ....lib/dataset/DOTA.py 中 non_diff_objs = [obj for obj in objs if obj[9] != '1'] 挑出images
py-faster-rcnn原始碼AnchorTargetLayer
本文介紹了在solver中出現的用python定義的layer,顧名思義,該layer主要功能是產生anchor,並對anchor進行評分等操作,詳細見程式碼註釋。 cl
faster-rcnn配置和訓練小結
論文:http://arxiv.org/abs/1506.01497 1.準備工作 類似於fast-rcnn http://blog.csdn.net/u010678153/article/details/46892911 2.安裝(用於demo) 2.1 從github
使用faster rcnn訓練自己的資料(py-faster-rcnn )
出於在csdn上面學到很多東西這裡也幫自己的一些收穫和大家分享一下 直奔主題~~ 前提是已經安裝好caffe的環境 本文是在Ubuntu 15.04下做的測試 $Faster_rcnn表示py-faster-rcnn根目錄 1. 修改資料介面 ($Faster_rc
訓練py-faster rcnn的兩種方式以及自己模型的遷移學習
faster rcnn訓練方式有兩種,一種是交替優化方法(alternating optimization),即訓練兩個網路,一個是rpn,一個是fast rcnn,總計兩個stage,每個stage各訓練一次rpn和fast rcnn。另外一種訓練方式為近似聯合訓練(app
Windows+VS2015編譯caffe+py-faster-rcnn
一、前期環境以及準備 1、安裝python 在caffe中,python2和python3的介面都有。但frcnn中只能支援python2.7,所以千萬不要裝成python3。為了方便,不用自己去
fast-rcnn配置執行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel(Ubuntu14.04)
在我的上個部落格中已經對fast-rcnn配置執行demo.py做出了相應說明,在本部落格中我將對fast-rcnn配置執行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel做出具體操作說明,希望可以解決大家在訓練vgg網路時出現的問
py-faster-rcnn + ZF 實現自己的資料訓練與檢測(一)
0.前言 最近兩個星期,一直在看faster rcnn物體檢測,在一段折騰之後,總算能夠訓練自己的資料並進行物體檢測了。這篇部落格就當作是對最近整個實驗過程的記錄吧。首先先從最開始如何配置py-fas