faster rcnn配置好之后运行 ./tools/demo.py出现如下错误：： Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Python
4条回答
- 2022-03-10 16:58回答 1 已采纳 数据存储优化：S3（读取http）、直接到内存数据处理欧化：dali/ffcv模型优化：全部上gpu，用空间换时间。也可以考虑DDP多卡训练。可能有效：opencv线程、并行线程等设置anchor部分
- 2017-07-11 08:54回答 2 已采纳 你visual c++编译器是否安装，版本是否符合要求
- 2022-04-15 11:00回答 1 已采纳 错误请截取完整错误信息，就一个段错误，谁知道你是哪里的段错误
- 2019-08-20 23:02ltshan139的博客 前言 因项目需要，这2天开始花... 官方faster rcnn实现有两个版本，一个是matlab实现，另一个则是python + caffe实现。显然，后者更受大家欢迎。 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-fas...
- 2021-03-18 16:25回答 1 已采纳 加载原来的预训练模型，一般每一层网络都会有一个id，找到你需要的id（这里可以使用https://netron.app/来查看你的预训练模型的结构），这些就不怎么需要变换，然后把不需要的去掉，换上你的
- 2020-08-05 11:17回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_30600503/article/details/95355900
- 2020-07-29 09:16回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/tabsong_coke/article/details/94052984
- 2021-01-26 21:30sou_的博客 lib文件夹没有编译导致，需要运行python setup.py build_ext --inplace进行编译。 model/utils/bbox.c:4:20: fatal error: Python.h: No such file or directory 编译过程中出错，搜索博客有两个方法 安装dev，...
- 2022-02-25 17:05回答 1 已采纳 预训练文件只是faster-rcnn这个模型在别的方向训练好的参数，这种参数往往已经有规律了，拿来再训练你的数据时会很快的收敛，因为参数已经很好了，并不代表拿来可以直接预测。自己电脑配置低的话建议吧b
- 2018-02-03 03:19回答 2 已采纳 可以，只要你特征空间选取的方式和维度之前的一样就行，但是这样做实际意义不是很大，因为决定模型训练的主要因素不是初始值，而你想做细胞检测已经属于另外一个问题了，前一个模型如果不是同样做细胞检测或其训练数
- 2021-04-17 11:51回答 3 已采纳 has no attribute 'NewCheckpointReader'，没有NewCheckpointReader属性，注意检查大小写，如果还有问题是否版本问题呢。
- 2018-07-11 14:39写代码的胡歌的博客 121 系统环境windows 10 X64 ...123456782安装环境参考我上面一篇博客，caffe已经配置好了，并自己生成了release版本的库文件，配置faster rcnn来检测运动目标，刚开始配置这玩意儿时我没有安装Miniconda 然后我就直...
- 2022-08-03 04:39回答 2 已采纳 项目地址已发私信数据训练
- 2018-09-04 14:30可以保存demo的坐标，中间修改的位置有详细的说明，参照着改动，应该可以实现的
- 2018-10-16 15:39laxehr的博客 最近开始学习深度学习，看了下Faster RCNN的代码，在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客，得到了很大的帮助，所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来： 一是记录下自己的菜鸟学习之路，方便自己过后查阅； ...
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