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发表于 2020-5-18 08:10:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
字幕:这里是易学智能,欢迎来到AI干货学堂。今天的主题是跑通MaskRCNN
视频:标题页
字幕:这是计算机视觉领域的经典项目,属于目标检测、目标分割的范畴。
视频:
项目名:MaskRCNN
AI环境:Keras
操作系统:Ubuntu
论文:
Github
停留>= 3s
字幕:从以下几方面讲解代码运行
视频:
开机与数据准备
推理过程
CoCo数据集的训练
自定义数据集的训练
停留>= 3s;然后“开机与数据准备”闪烁两次
字幕:打开易学智能平台,选择配置并开机。基本过程如上所示。
选用“DL全家桶”,1080ti显卡,XXGB内存,XXCPU
视频:
易学智能网址、二维码
选配置的过程
配置清单(停留3s)
操作系统:
显卡:
内存:
CPU
开发环境:
字幕:关于开机、X2Go远程连接的更多信息,不熟悉的,请自行查看教程。
Ubuntu开机教程、二维码
视频:
X2Go连接Win/Ubuntu-Ubuntu、二维码
X2Go连接MAC-Ubuntu、二维码
字幕:在X2Go远程桌面,我们在PublicData找到MaskRCNN的代码、COCO数据集、预训练权重。
视频:
X2Go远程连接
找到MaskRCNN代码
清单:
MaskRCNN (keras)
代码:/home/ubuntu/MyFiles/PublicData/…
COCO 2014数据集:
预训练权重:
字幕:将这些压缩包,复制到user_space
视频:
复制过程:右键单击-复制,右键-粘贴
展示,全部复制完成后的user_space
字幕:打开终端,逐一解压这些压缩包
视频:
user_space,右键单击-在此打开终端
输入tar zxvf xxx.tar.gz
清单:
解压命令
字幕:解压完成后,可删除压缩包。此时,user_space如上所示。
视频:
完成后解压、删除后的user_space
字幕:现在进入第二部分,推理
视频:
“推理”闪烁两次
字幕:打开PyCharm,并在PyCharm打开该项目。
视频:
打开pycharm与项目的过程
字幕:初次使用,需选择python解释器
视频:
选择过程
字幕:选好后,pycharm会建立索引,这可能会占用几分钟。
视频:
建立索引
字幕:回到user_space,在测试目录放入测试图片。
视频:
操作过程,
加文字:测试目录:xx/…
字幕:回到pycharm,打开test.py,运行。
视频:
打开与运行过程
字幕:到结果目录,查看结果。
视频:
操作过程
加文字:结果目录:xx/…
字幕:现在进入第三阶段,COCO数据集的训练。
视频:
COCO数据集的训练”闪烁两次
字幕:打开train_coco.py,直接运行。
视频:
过程
字幕:在Pycharm信息窗口,可以看到,训练已经开始。
视频:
信息窗口加框
字幕:最后,自定义数据集的训练。
视频:
“自定义数据集的训练”闪烁两次
字幕:首先,请按COCO数据集的格式,准备数据。它包含两个目录,即trainval,分别包含训练、验证的图片集;另有两个json文件,对应于训练集、验证集的标注。
视频:
打开自定义的数据集,展示四项
字幕:如何准备这样的数据集,请参考易学智能的其他相关教程。
字幕:自定义数据集,假设取名为Bread。将Bread目录放在user_space,它包含两个子目录、两个json文件。
状态
字幕:如何将自定义数据上传到主机,请阅读教程。
视频:
数据传输汇总: 教程、二维码
网盘高速传输: 教程、二维码
网页上传下载: 教程、二维码
字幕:然后,在pycharm,复制balloon目录,并重命名为bread
视频:
字幕:修改train.py
视频:
字幕:运行train.py
视频:
字幕:训练完成后,对test.py做如下修改,然后运行它,即可查看测试效果。
视频:
字幕:MaskRCNN项目的运行,到此基本结束。特别指出四点。各种高级内容,请各位自行探索了哦。
视频:
四条说明的文字
内置代码对Github原始代码做了少量修改,以提高易用性
推理时,部分参数是可修改的
训练时,部分参数是可修改的
训练是个复杂的过程,技巧很多,获得好效果可不容易
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