在训练模型之前的准备工作包括数据准备和配置文件准备。以下是详细的步骤和说明：
A. 数据准备
数据标注依然采用VOC格式，如果使用其他格式如COCO，请自行实现相关的代码转换。最终数据应转换为以下格式：
path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name
格式说明
代码及运行教程，数据集获取方式：关注微信公众号 datayx 并回复“安全帽”即可获取。
AI项目体验地址：https://www.php.cn/link/2a8efa289025a74ce50cae9e92e0edb2
可以通过运行以下代码来准备数据集：
python3 ./data/data_pro.py
运行上述代码后，将在
./data
文件夹下生成
annotation.txt
文件，完成训练数据的准备工作。
B. 配置文件准备
根据自己的训练集和任务需求，修改
./keras_frcnn/config.py
中的配置文件。相关参数的解释和配置如下：
训练模型的预训练模型下载地址：https://www.php.cn/link/7007052b2206fece53fd3750fb3016d0
标小兔AI写标书
一款专业的标书AI代写平台，提供专业AI标书代写服务，安全、稳定、速度快，可满足各类招投标需求，标小兔，写标书，快如兔。
40 查看详情
在Shell中运行以下命令进行训练：
python3 train_frcnn.py --path="./data/annotation.txt" --network="vgg" --input_weight_path="./pre_train/vgg16_weights_tf_kernels_notop.h5"
在Windows系统下，可以直接运行我们提供的批处理文件：
run_train.bat
模型预测
将需要测试的图像和视频复制到
./new_test
文件夹中。
A. 单张图像推断
在Shell中运行以下命令进行单张图像的推断：
python3 test_frcnn.py --path="./new_test"
在Windows系统下，可以直接运行我们提供的批处理文件：
run_inference.bat
B. 视频推断
在Shell中运行以下命令进行视频推断：
python3 test_frcnn_video.py --path="./new_test/test_video.mp4"
在Windows系统下，可以直接运行我们提供的批处理文件：
test_video.bat
效果展示
以上就是基于Faster R-CNN的安全帽目标检测的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/375300.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
