Faster RCNN 的tensorflow版本运行 古城微笑少年丶 2022-08-28 11:59 112阅读 0赞 ### Faster RCNN运行 ### * 代码地址： * 一、环境准备 * 二、训练 * * 0、数据集准备 * 1、修改pascal\_voc.py文件中待训练的类别种类。 * 2、删除\\data\\cache缓存文件 * 3、\\lib\\config\\config.py中修改训练参数 * * 注意点1 * 注意点2 * 三、测试 * 参考： # 代码地址： # tensorflow版本Faster RCNN代码地址： [https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5][https_github.com_dBeker_Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5] # 一、环境准备 # 包括环境配置 > 主要是安装一个tensorflow gpu 预训练模型下载 voc官方数据集格式下载 代码的编译 参考：[https://blog.csdn.net/mao\_hui\_fei/article/details/120588340][https_blog.csdn.net_mao_hui_fei_article_details_120588340] # 二、训练 # ## 0、数据集准备 ## 将xml文件放入Annotations，将图片放入JPEGImages。ImageSets/Main/内部放置训练的文件txt集合。这里和yolo v4的训练一样。 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16] ## 1、修改pascal\_voc.py文件中待训练的类别种类。 ## Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\\lib\\datasets\\pascal\_voc.py文件中，将以下代码中的类别替换为自己数据集的类别（不要删除类别！！不要更改’**background**’！！例如我需要分类的类别为card1，则选择一个原有类别更换为“card1”） ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1] ## 2、删除\\data\\cache缓存文件 ## 训练前，请务必删除Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\\default\\voc\_2007\_trainval\\default\\里之前的模型以及Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\\data\\cache里的文件，不然测试的时候会报错！！特别是第二个文件！！！ ## 3、\\lib\\config\\config.py中修改训练参数 ## 删除完相关文件，完成一、二步的测试后，Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\\lib\\config\\config.py中可以更改一些初始参数，下面的代码为训练的总步数。 tf.app.flags.DEFINE_integer('max_iters', 20000, "Max iteration") 修改完参数后运行train.py即可训练。 ### 注意点1 ### Fastrcnn训练时在 cls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.strip()] 这句语句出错，原因是你的类别是有分区大小写的，或者说类别名字有大写字母，这句话可以改成 cls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.strip()] ### 注意点2 ### faster rcnn训练时，出现image invalid，skipping 可能你图像质量不是特别好，被代码给剔除了 报错原因是fg\_inds和bg\_inds的数量都小于0，这张图片没办法训练了，所以直接跳过这张图。办法是调整config.py里的 roi\_bg\_threshold\_high和roi\_bg\_threshold\_low，一般把roi\_bg\_threshold\_low改成0.0就不会出现这个问题。 # 三、测试 # 训练后需使用demo.py文件进行测试，其中类别修改方式与训练的时候相同。 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2] ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3] 测试成功 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4] # 参考： # 1、 [https://blog.csdn.net/qq\_29462849/article/details/80510687][https_blog.csdn.net_qq_29462849_article_details_80510687] 2、[win10上使用Faster R-CNN训练自己的数据集][win10_Faster R-CNN] 3、[Windows10下实现Faster R-cnn+Tensorflow+python且训练自己的数据集][Windows10_Faster R-cnn_Tensorflow_python] [https_github.com_dBeker_Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5]: https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 [https_blog.csdn.net_mao_hui_fei_article_details_120588340]: https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/120588340 [watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/5a3da83be5e94b22abf8d8a9f03ff90c.png [watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220828/1aa46f38882542fa853ad00e7bb4b209.png [watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: /images/20220828/623883bae11c4e15a0b7048a48c4d1ad.png [watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]: /images/20220828/cb8243351f984d038408462a4c2d1909.png [watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA57-f57695ZqE_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]: /images/20220828/c237348629f641fbb46fbf5b28d826c6.png [https_blog.csdn.net_qq_29462849_article_details_80510687]: https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/80510687 [win10_Faster R-CNN]: https://blog.csdn.net/weixin_38124357/article/details/80816288?spm=1001.2014.3001.5501 [Windows10_Faster R-cnn_Tensorflow_python]: https://blog.csdn.net/JJJKJJ/article/details/103141229
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