pvanet 訓練自定義資料

阿新 • • 發佈：2019-01-13

編譯方法

make


cp Makefile.config.example Makefile.config
#編輯Makefile.config內容，啟動WITH_PYTHON_LAYER := 1
make -j8 && make pycaffe

訓練指令碼

假設處理的目標是pascal_voc_object （object是關鍵字）

models/pascal_voc_object/目錄中放置train.prototxt, solver.prototxt, test.prototxt
網路定義
models/pvanet/cfgs/pascal_voc_object/train.yml
pva特有的引數
data/pascal_voc_object/lit_pva_pretrained.caffemodel
預訓練模型

部署資料集

定義資料集
編輯lib/datasets/factory.py

   for year in ['object']:
    for split in ['train', 'val', 'trainval', 'test']:
        name = 'voc_{}_{}'.format(year, split)
        __sets[name] = (lambda split=split, year=year: pascal_voc(split, year))

修改lib/datasets/pascal_voc.py
修改類別名字列表，注意類別名字必須和xml中一致！
按照voc格式組織資料，放置在如下目錄
data/VOCdevkitobject/VOCobject/
訓練

python ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/pascal_voc_object/solver.prototxt --iters 10000 --cfg=models/pvanet/cfgs/pascal_voc_object/train.yml 
--imdb voc_object_trainval --weights data/pascal_voc_object/lite_pva_pretrained.caffemodel

備註

data/cache：這裡有些cache資料，更新資料集後，最好把這個目錄裡的pkl刪除

pvanet 訓練自定義資料

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