fast-r-cnn人脸检测运行记录
2016-12-28 17:57
295 查看
1.通过运行matlab程序,获取人脸初始位置的.mat文件。
安装matlab 在ubuntu下。到matlab官网https://cn.mathworks.com/,获取免费试用版。获取时需要注册用户账号,填写个人资料信息。
然后到试用的安装包后,解压,cd到解压的安装包,sudo ./install 开始安装matlab.
安装完成后,
在/etc/profile 和 ~/.bashrc下 添加环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/home/huang/opt1/matlab/bin
然后source /etc/profile
source ~/.bashrc
代码下载:selective proposal github
https://github.com/sergeyk/selective_search_ijcv_with_python
然后在python中运行
安装matlab 在ubuntu下。到matlab官网https://cn.mathworks.com/,获取免费试用版。获取时需要注册用户账号,填写个人资料信息。
然后到试用的安装包后,解压,cd到解压的安装包,sudo ./install 开始安装matlab.
安装完成后,
在/etc/profile 和 ~/.bashrc下 添加环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/home/huang/opt1/matlab/bin
然后source /etc/profile
source ~/.bashrc
代码下载:selective proposal github
https://github.com/sergeyk/selective_search_ijcv_with_python
然后在python中运行
python selective_search.py. 生成mat文件
相关文章推荐
- 使用Dlib来运行基于CNN的人脸检测
- 在zedboard板子上运行人脸检测例子
- Android配置opencv开发环境并运行face-detection 人脸检测例程
- 人脸检测——Compact CascadeCNN
- fast-rcnn配置运行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel(Ubuntu14.04)
- 【深度学习:目标检测】RCNN学习笔记(4):fast rcnn
- 如何使基于OpenCV库的人脸检测系统在其它机器上运行
- fast-rcnn配置运行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel(Ubuntu14.04)
- R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD系列深度学习检测方法梳理
- RCNN (Regions with CNN) 目标物检测 Fast RCNN的基础
- 级联CNN人脸检测
- RCNN (Regions with CNN) 目标物检测 Fast RCNN的基础
- Fast RCNN 训练自己的数据集(3训练和检测)
- Fast RCNN 训练自己的数据集(3训练和检测)
- 人脸检测——Faster R-CNN
- Delve into Fast R-CNN Code. 能够运行Demo,然后看一下代码结构
- 学习记录:基于adaboost的人脸检测
- RCNN (Regions with CNN) 目标物检测 Fast RCNN的基础
- R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD系列深度学习检测方法梳理
- 菜鸟跑通caffe(四)——fast-cnn编译记录