基于Faster R-CNN的安全帽目标检测_行业动态

基于Faster R-CNN的安全帽目标检测

发布时间：2025-09-05 08:16

发布者：网络

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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

基于Faster R-CNN的安全帽目标检测

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。

基于Faster R-CNN的安全帽目标检测

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：

基于Faster R-CNN的安全帽目标检测

训练模型的预训练模型下载地址：https://www.php.cn/link/7007052b2206fece53fd3750fb3016d0

MarsCode

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339 查看详情 MarsCode

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

基于Faster R-CNN的安全帽目标检测

以上就是基于Faster R-CNN的安全帽目标检测的详细内容，更多请关注其它相关文章！