如何通过 Caffe 和 CNN 实现对象检测 [关闭]

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【中文标题】如何通过 Caffe 和 CNN 实现对象检测 [关闭]【英文标题】:How to implement object detection by Caffe and CNN [closed] 【发布时间】:2016-03-12 20:15:20 【问题描述】:

我想使用 Caffe 框架和卷积神经网络实现对象检测,您能推荐一些关于此的论文和演示吗? 我只需要知道如何实现它。 如果能提供源代码就完美了。

【问题讨论】:

我们不只是提供代码。请阅读how to ask 和How to create a Minimal, Complete, and Verifiable example 以改进您的问题。 安装 OpenCV3.0.0 时,遇到以下错误:/home/amandawu/Downloads/opencv-3.0.0/modules/calib3d/src/dls.cpp:11:31: fatal error : Eigen/Eigenvalues: No such file or directory #include ^ 编译终止。 make[2]: *** [modules/calib3d/CMakeFiles/opencv_calib3d.dir/src/dls.cpp.o] 错误 1 ​​make[1]: *** [modules/calib3d/CMakeFiles/opencv_calib3d.dir/all]错误 2 make: *** [all] 错误 2 【参考方案1】:

使用深度学习进行对象检测的一个很好的起点是 Ross Girshick 关于 R-CNN 的系列论文。 你可以找到faster R-CNN的python impelementation一个很好的实现参考。

【讨论】:

以上是关于如何通过 Caffe 和 CNN 实现对象检测 [关闭]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测

caffe中如何可视化cnn各层的输出

用于对象检测和分割的 Mask R-CNN [训练自定义数据集]

碎片时间 ▏Caffe 深度学习框架

有人开源了Mask R-CNN对象检测和分割的Keras和TensorFlow代码

利用更快的r-cnn深度学习进行目标检测