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DNN のトレーニングに使用する画像データにラベルを付けるための優れたツールを知っているか、持っている人はいますか?

具体的には、upperLeftCorner と LowerRightCorner のように画像内の 2 点にラベルを付け、指定されたオブジェクトの周りにバウンディング ボックスを計算します。これはほんの一例ですが、MSCoco データ形式に準拠できるようにしたいと考えています。

ありがとう！

Fast/Faster-RCNN と Caffe を使用して C++ でオブジェクト検出器を作成する最も簡単な方法は何ですか?

知られているように、RCNN (領域ベースの畳み込みニューラル ネットワーク) を Caffe で使用できます。

• RCNN : https://github.com/BVLC/caffe/blob/be163be0ea5befada208dbf0db29e6fa5811dc86/python/caffe/detector.py#L174

• 高速 RCNN : https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/tools/demo.py#L89

scores, boxes = im_detect(net, im, obj_proposals) を呼び出すdef im_detect(net, im, boxes):

このために使用されるrbgirshick/caffe-fast-rcnn、ROIPooling-layers、および出力bbox_pred

• より高速な RCNN : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/tools/demo.py#L82

scores, boxes = im_detect(net, im) を呼び出すdef im_detect(net, im, boxes=None):

このために使用されるrbgirshick/caffe-fast-rcnn、ROIPooling-layers、および出力bbox_pred

これらはすべて Python と Caffe を使用していますが、C++ と Caffe ではどのように行うのでしょうか?

分類の C++ の例 (画像の内容を示す) のみがありますが、検出 (画像の内容と場所を示す) の例はありません: https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/cpp_classification

単純にrbgirshick/py-faster-rcnnリポジトリを rbgirshick/caffe-fast-rcnnで複製し、pre-tained model をダウンロードし、./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.shこのcoco/VGG16/faster_rcnn_end2end/test.prototxtを使用し、 CaffeNet C++ 分類を少し変更するだけで十分ですか?例？

bbox_predとcls_scoreの 2 つのレイヤーから出力データを取得するにはどうすればよいですか?

すべて (bbox_pred & cls_score) を 1 つの配列に入れますか?

それとも2つの配列で？

CUDA 7.5がインストールされ、動作しているUbuntuシステムで、IDE PycharmでPythonを使用しています。

CUDNN ファイルを一般的な CUDA インストールにマージしました。

ここで、TensorFlow の Web サイトから深い畳み込み nn チュートリアルを実行すると、次のエラーが発生します。

F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:383] cudnn フィルター記述子を設定できませんでした: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

この問題の原因を知っている人はいますか? これは私の CUDNN インストールの問題ですか? (これはおかしかったです--私はちょうど and を実行rsync -av ./include/ /usr/local/cuda/includeしrsync -av ./lib64/ /usr/local/cuda/lib64、次に再実行しましたldconfig /usr/local/cuda/lib64)...またはコードのタイプミスですか?

それとも別の場所から来たのだろうか？（または、さらに良いことに、誰かが修正を知っていますか？）

tensorflow-0.8.0 GPU バージョン、tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl をインストールしました。CUDA ツールキット 7.5 と CuDNN v4 が必要だと書かれています。

しかし、うっかり CuDNN v4 をインストールするのを忘れてしまいましたが、「CUDA ライブラリ libcudnn.so を開けませんでした」というエラー メッセージ以外は正常に動作します。しかし、それは機能し、「TensorFlow デバイス (/gpu:0) を作成しています」と表示されます。

CuDNN なしのメッセージ

その後、CuDNN をインストールしましたが、違いがわかりません。

CuDNN を使用したメッセージ

では、CuDNN がある場合とない場合の違いは何ですか?

Cudnn はそのフィルターを配列に格納します。配列の合計サイズはnum_filters_out * num_filters_in * height_filter * width_filter. しかし、配列は実際にはどのように並べられているのでしょうか?

ですか(num_filters_out, num_filters_in, height_filter, width_filter)、それとも別の順列ですか？(私は の署名に基づいてそれを推測しましたcudnnSetFilter4dDescriptor)

ここの指示に従おうとしましたが、テンソルフローをインポートすると、このメッセージを受け取りました

最初からインストールしようとしても、caffe と Torch7 で使用しているため、cuda がインストールされていると思いますが、同じメッセージが引き続き表示されます。

ところで、この質問を見つけましたが、役に立ちません。

Liclipse で tensorflow をインポートすると、次のエラーが発生します。

tensorflow と cuda を正しくインストールしましたが、どちらも端末から正常に動作します。Tensorflow は pip 経由でインストールされ、cuda 7.5 と cuDNN v4 を使用しており、ubuntu 14.04 を使用しています。cuda のサンプルは、Liclipse 外の tensorflow と同様に完全にコンパイルおよび実行されます。

パスと .bashrc の LD_LIBRARY_PATH の両方に cuda を追加しました。

/usr/bin/python-2.7としてLiclipse pythonインタープリターをセットアップしました

どんな助けでも大歓迎です。