RCNN的安装与简单使用
2015-07-03 16:09
351 查看
最近准备从物体检测的角度来重新审视文本检测这个方向,所以看了下CNN大火以后的几篇经典文献,OverFeat,Region CNN, Dense Neural Pattern等等。
对这个方向来说,百闻不如一试,趁着其他程序还在跑没什么事,我安装了一下RCNN来看看效果
RCNN的安装
下载与安装说明地址:https://github.com/rbgirshick/rcnn
其实我觉得安装并没有太多要说的,RCNN本身并没有很难安装,难点是caffe的安装,caffe安装好了剩下的就好说了
我就提一下我觉得两个要注意的点吧:
1. 这套代码是依赖于caffe的,在安装过程中也会说明,大家把安装说明中提到的caffe安装好就行了(里面有下载地址)
2. 假如说linux系统没有连接外网,需要自己手动下载Selective Search以及两个pretrain的model
Selective Search库的下载地址在selective_search文件夹下,运行sh文件看报错信息能知道,然后把下载的压缩包解压在selective_search文件夹就好
pre-train的model在data下面,运行sh文件看报错信息也能知道对应的下载地址,注意这两个model非常大,每个有1.5G,建议迅雷下载
RCNN的demo
额不得不说ssh协议下没法显示图像的确是蛋疼,最终我是在windows看了看结果,之后我会改改代码直接在图像上画框,而不是类似imshow这样的机制。不多说了,看结果吧
参考文献
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
Generic Object Detection with Dense Neural Patterns and Regionlets
Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps
BoxSup: Exploiting Bounding Boxes to Supervise Convolutional Networks for Semantic Segmentation
AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection
----------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------------
下面是我自己照的照片的识别结果
由于图片大小限制,只能给低分辨率的结果,高分辨率的结果会更准确而且召回率高
(竟然把红框里的当冰箱了,不过score并不高,也就是0.2左右)
对这个方向来说,百闻不如一试,趁着其他程序还在跑没什么事,我安装了一下RCNN来看看效果
RCNN的安装
下载与安装说明地址:https://github.com/rbgirshick/rcnn
其实我觉得安装并没有太多要说的,RCNN本身并没有很难安装,难点是caffe的安装,caffe安装好了剩下的就好说了
我就提一下我觉得两个要注意的点吧:
1. 这套代码是依赖于caffe的,在安装过程中也会说明,大家把安装说明中提到的caffe安装好就行了(里面有下载地址)
2. 假如说linux系统没有连接外网,需要自己手动下载Selective Search以及两个pretrain的model
Selective Search库的下载地址在selective_search文件夹下,运行sh文件看报错信息能知道,然后把下载的压缩包解压在selective_search文件夹就好
pre-train的model在data下面,运行sh文件看报错信息也能知道对应的下载地址,注意这两个model非常大,每个有1.5G,建议迅雷下载
RCNN的demo
额不得不说ssh协议下没法显示图像的确是蛋疼,最终我是在windows看了看结果,之后我会改改代码直接在图像上画框,而不是类似imshow这样的机制。不多说了,看结果吧
参考文献
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
Generic Object Detection with Dense Neural Patterns and Regionlets
Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps
BoxSup: Exploiting Bounding Boxes to Supervise Convolutional Networks for Semantic Segmentation
AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection
----------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------------
下面是我自己照的照片的识别结果
由于图片大小限制,只能给低分辨率的结果,高分辨率的结果会更准确而且召回率高
(竟然把红框里的当冰箱了,不过score并不高,也就是0.2左右)
相关文章推荐
- QT简介
- hdu 2871 Memory Control(成段更新,区间合并)
- ffmpeg(7):将h264编码的视频流保存为BMP或者JPEG图片
- zookeeper 存储之文件格式分析
- Hibernate 的HQL,QBC 查询语言
- ddms(基于 Express 的表单管理系统)源码学习
- IOS中的基础动画CABasicAnimation的运用指南
- mysql学习7备份和导出导入
- 使用 Spring Boot 快速构建 Spring 框架应用
- OpenCV与相机的关系
- cf451E Devu and Flowers 卢卡斯定理+容斥定理
- Mysql Select 语句中实现的判断
- Mysql中时间加减和比较大小的方法
- Leetcode|Populating Next Right Pointers in Each Node
- Linux远程连接图形界面的几种方法
- ORACLE解决无法drop的问题
- GRE写作必备句型
- Visual Studio 简单快捷键
- IntelliJ IDEA WEB项目的部署配置
- vi下使用自动缩进