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
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
annotation.txt
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
训练模型的预训练模型下载地址：https://www.php.cn/link/7007052b2206fece53fd3750fb3016d0
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
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
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php中文网其它相关文章！
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