Windows10下快速复现Keras Fast RCNN

老规矩

硬件环境：win10系统    Anaconda  1050Ti

软件环境：tensorflow-gpu=1.11.0    keras-gpu=2.1.6    pillow    matplotlib   opencv-python

这里需要注意keras版本，和上一次复现yolo不一样，opencv-python建议pip安装不建议使用conda install

项目地址：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-keras

一.环境配置

参见之间的blog即可，https://blog.csdn.net/hesongzefairy/article/details/104702119

二. 权重文件下载

百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1cC1-Ue7pU-v8jLB4tg70VQ  提取码：l33p 

下好放入model_data

三. 运行demo

python predict.py

提示输入图片名称，这里我输入33.jpg

 

检测结果：

那么这里的demo一次只能检测一张图片，改进之后可以在文件夹里放入多张图片检测

首先创建一个新文件夹叫batch_pre，然后放入多张图片，接着在文件夹里创建一个test.txt 每一行写一个图片名称

最后新建一个batch_pre.py代码如下：

from frcnn import FRCNN
from PIL import Image

frcnn = FRCNN()  

fi = open('batch_pre/test.txt')       
txt = fi.readlines()                
im_names = []                         
for line in txt:                       
    line = line.strip('\n')
    line = ('batch_pre/'+line+'.jpg')
    im_names.append(line)
    print(im_names)
fi.close()                             

for im_name in im_names:               
    image = Image.open(im_name)        
    r_image = frcnn.detect_image(image)
    r_image.show()                    
frcnn.close_session()