Fast-RCNN解析：训练阶段代码导读

向右看齐 2022-08-09 02:17 211阅读 0赞

*这一周开始接触RCNN相关的技术，希望用它来进行物体定位方面的研究。现记录一些学习心得，以备查询。——jeremy@gz*

--------------------

关于Fast-RCNN的解析，我们将主要分为两个部分来介绍，其中一个是训练部分，这个部分非常重要，是我们需要重点讲解的；另一个是测试部分，这个部分关系到具体的应用，所以也是必须要了解的。本篇博文中，我们先从训练部分讲起。

## 训练阶段流程 ##

在官方文档中，训练阶段的启动脚本如下所示：

./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/VGG16/solver.prototxt \
        --weights data/imagenet_models/VGG16.v2.caffemodel

从这段脚本中，我们可以知道，训练的入口函数就在train\_net.py中，其位于fast-rcnn/tools/文件夹内，我们先来看看这个文件。

if __name__ == '__main__':
        args = parse_args()
        print('Called with args:')
        print(args)
    
        if args.cfg_file is not None:
            cfg_from_file(args.cfg_file)
        if args.set_cfgs is not None:
            cfg_from_list(args.set_cfgs)
    
        print('Using config:')
        pprint.pprint(cfg)
    
        if not args.randomize:
            # fix the random seeds (numpy and caffe) for reproducibility
            np.random.seed(cfg.RNG_SEED)
            caffe.set_random_seed(cfg.RNG_SEED)
    
        # set up caffe
        caffe.set_mode_gpu()
        if args.gpu_id is not None:
            caffe.set_device(args.gpu_id)
    
        imdb = get_imdb(args.imdb_name)
        print 'Loaded dataset `{:s}` for training'.format(imdb.name)
        roidb = get_training_roidb(imdb)
    
        output_dir = get_output_dir(imdb, None)
        print 'Output will be saved to `{:s}`'.format(output_dir)
    
        train_net(args.solver, roidb, output_dir,
                  pretrained_model=args.pretrained_model,
                  max_iters=args.max_iters)

从以上的code，我们可以看到，train\_net.py的主要处理过程包括以下三个部分：

**(1) 首先对启动脚本的输入参数进行处理，是通过如下这个函数parse\_args()进行处理的。**

def parse_args():
        """
        Parse input arguments
        """
        parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a Fast R-CNN network')
        parser.add_argument('--gpu', dest='gpu_id',
                            help='GPU device id to use [0]', default=0, type=int)
        parser.add_argument('--solver', dest='solver',
                            help='solver prototxt', default=None, type=str)
        parser.add_argument('--iters', dest='max_iters',
                            help='number of iterations to train',default=40000, type=int)
        parser.add_argument('--weights', dest='pretrained_model',
                            help='initialize with pretrained model weights', default=None, type=str)
        parser.add_argument('--cfg', dest='cfg_file',
                            help='optional config file',default=None, type=str)
        parser.add_argument('--imdb', dest='imdb_name',
                            help='dataset to train on',default='voc_2007_trainval', type=str)
        parser.add_argument('--rand', dest='randomize',
                            help='randomize (do not use a fixed seed)',action='store_true')
        parser.add_argument('--set', dest='set_cfgs',
                            help='set config keys', default=None,nargs=argparse.REMAINDER)
    
        if len(sys.argv) == 1:
            parser.print_help()
            sys.exit(1)
    
        args = parser.parse_args()
        return args

从这个函数中，我们可以了解到，训练脚本的可选输入参数包括：

*  *–gpu: 这个参数指定训练使用的GPU设备，我的电脑只有一枚GPU，默认情况下自动开启，其gpu\_id为0；*
 *  *–solver: 这个参数指定网络的优化方法，并在其solver的prototxt指向了定义网络结构的文件（train.prototxt）；*
 *  *–weights: 这个参数指定了finetune的初始参数，我的电脑GPU不怎么高端，只能使用caffenet进行finetune；*
 *  *–imdb: 这个参数指定了训练所需要的训练数据，如果你需要训练自己的数据，那么这个参数是必须要指定的；*

**(2) 然后是根据输入的参数（–imdb 参数后面指定的数据）来准备训练样本**，这个步骤涉及到两个函数：一个 `imdb=get_imdb(args.imdb_name)` , 另一个是`roidb=get_training_roidb(imdb)`。关于这两个函数我们下部分会花大时间来解析，这里先不谈。

**(3) 最后就是训练函数**：`train_net(args.solver,roidb, output_dir, pretrained_model= args.pretrained_model, max_iters= args.max_iters)`

而这个 train\_net() 函数是从 fast\_rcnn/lib/fast\_rcnn 文件夹中的 train.py 中 import 进来的。那么接下来，我们来看看这个train.py

![这里写图片描述][20151006103446068]

这个函数主要由一个类SolverWrapper和两个函数get\_training\_roidb()和train\_net()组成。  
首先，我们来看看train\_net（）函数：

def train_net(solver_prototxt, roidb, output_dir,
                  pretrained_model=None, max_iters=40000):
        """Train a Fast R-CNN network."""
        sw = SolverWrapper(solver_prototxt, roidb, output_dir,
                           pretrained_model=pretrained_model)
    
        print 'Solving...'
        sw.train_model(max_iters)
        print 'done solving'

可以发现，该函数是通过调用类SolverWrapper来实现其主要功能的，因此，我们跟进到类SolverWrapper的类构造函数中去：

def __init__(self, solver_prototxt, roidb, output_dir,
                     pretrained_model=None):
            """Initialize the SolverWrapper."""
            self.output_dir = output_dir
    
            print 'Computing bounding-box regression targets...'
            self.bbox_means, self.bbox_stds = \
                    rdl_roidb.add_bbox_regression_targets(roidb)
            print 'done'
    
            self.solver = caffe.SGDSolver(solver_prototxt)
            if pretrained_model is not None:
                print ('Loading pretrained model '
                       'weights from {:s}').format(pretrained_model)
                self.solver.net.copy_from(pretrained_model)
    
            self.solver_param = caffe_pb2.SolverParameter()
            with open(solver_prototxt, 'rt') as f:
                pb2.text_format.Merge(f.read(), self.solver_param)
    
            self.solver.net.layers[0].set_roidb(roidb)

初始化完成后，就是要调用train\_model函数来进行网络训练，我们来看一下它的主体部分：

def train_model(self, max_iters):
        """Network training loop."""
        last_snapshot_iter = -1
        timer = Timer()
        while self.solver.iter < max_iters:
            # Make one SGD update
            timer.tic()
            self.solver.step(1)
            timer.toc()
            if self.solver.iter % (10 * self.solver_param.display) == 0:
                print 'speed: {:.3f}s / iter'.format(timer.average_time)
    
            if self.solver.iter % cfg.TRAIN.SNAPSHOT_ITERS == 0:
                last_snapshot_iter = self.solver.iter
                self.snapshot()
    
        if last_snapshot_iter != self.solver.iter:
            self.snapshot()

到此为止，网络就可以开始训练了。

## 训练数据处理 ##

不过，关于Fast-RCNN的重头戏我们其实还没开始——那就是如何准备训练数据。

在上面介绍训练的流程中，与此相关的函数是：`imdb= get_imdb(args.imdb_name)`

这个函数是从从lib/datasets/文件夹中的factory.py中import进来的，我们来看一下这个函数：

def get_imdb(name):
        """Get an imdb (image database) by name."""
        if not __sets.has_key(name):
            raise KeyError('Unknown dataset: {}'.format(name))
        return __sets[name]()

这个函数很简单，其实就是根据字典的key来取得训练数据。  
那么这个字典是怎么形成的呢？看下面：

inria_devkit_path = '/home/jeremy/jWork/frcn/fast-rcnn/data/INRIA/'
    for split in ['train', 'test']:
        name = '{}_{}'.format('inria', split)
        __sets[name] = (lambda split=split: datasets.inria(split, inria_devkit_path))

它本质上是通过lib/datasets/文件夹下面的inria.py引入的。  
所以，现在我们就得开始进入inria.py（这个函数需要我们自己编写，可以参考pascal\_voc.py编写）。

![这里写图片描述][20151006104411772]

首先，我们来看看类inria的构造函数：

def __init__(self, image_set, devkit_path):
            datasets.imdb.__init__(self, image_set)
            self._image_set = image_set
            self._devkit_path = devkit_path
            self._data_path = os.path.join(self._devkit_path, 'data')
            self._classes = ('__background__', # always index 0
                             '1001')
            self._class_to_ind = dict(zip(self.classes, xrange(self.num_classes)))
            self._image_ext = ['.jpg', '.png']
            self._image_index = self._load_image_set_index()
            # Default to roidb handler
            self._roidb_handler = self.selective_search_roidb
    
            # Specific config options
            self.config = {
       'cleanup'  : True,
                           'use_salt' : True,
                           'top_k'    : 2000}
    
            assert os.path.exists(self._devkit_path), \
                    'Devkit path does not exist: {}'.format(self._devkit_path)
            assert os.path.exists(self._data_path), \
                    'Path does not exist: {}'.format(self._data_path)

这里面最要注意的是要根据自己训练的类别同步修改self.\_classes，我这里面只有两类。

类 inria 构造完成后，会调用函数 roidb，这个函数是从类 imdb 中继承过来的，这个函数会调用 \_roidb\_handler 来处理，其中 \_roidb\_handler=self.selective\_search\_roidb，下面我们来看看这个函数：

def selective_search_roidb(self):
        """
        Return the database of selective search regions of interest.
        Ground-truth ROIs are also included.
        This function loads/saves from/to a cache file to speed up future calls.
        """
        cache_file = os.path.join(self.cache_path,
                                 self.name + '_selective_search_roidb.pkl')
    
        if os.path.exists(cache_file):
            with open(cache_file, 'rb') as fid:
                roidb = cPickle.load(fid)
            print '{} ss roidb loaded from {}'.format(self.name, cache_file)
            return roidb
    
        if self._image_set != 'test':
            gt_roidb = self.gt_roidb()
            ss_roidb = self._load_selective_search_roidb(gt_roidb)
            roidb = datasets.imdb.merge_roidbs(gt_roidb, ss_roidb)
        else:
            roidb = self._load_selective_search_roidb(None)
            print len(roidb)
        with open(cache_file, 'wb') as fid:
            cPickle.dump(roidb, fid, cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
        print 'wrote ss roidb to {}'.format(cache_file)
    
        return roidb

这个函数在训练阶段会首先调用`get_roidb()` 函数：

def gt_roidb(self):
            """
            Return the database of ground-truth regions of interest.
    
            This function loads/saves from/to a cache file to speed up future calls.
            """
            cache_file = os.path.join(self.cache_path, self.name + '_gt_roidb.pkl')
            if os.path.exists(cache_file):
                with open(cache_file, 'rb') as fid:
                    roidb = cPickle.load(fid)
                print '{} gt roidb loaded from {}'.format(self.name, cache_file)
                return roidb
    
            gt_roidb = [self._load_inria_annotation(index)
                        for index in self.image_index]
            with open(cache_file, 'wb') as fid:
                cPickle.dump(gt_roidb, fid, cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
            print 'wrote gt roidb to {}'.format(cache_file)
    
            return gt_roidb

如果存在cache\_file，那么get\_roidb()就会直接从cache\_file中读取信息；如果不存在cache\_file，那么会调用\_load\_inria\_annotation()来取得标注信息。\_load\_inria\_annotation函数如下所示：

def _load_inria_annotation(self, index):
            """
            Load image and bounding boxes info from txt files of INRIA Person.
            """
            filename = os.path.join(self._data_path, 'Annotations', index + '.xml')
            print 'Loading: {}'.format(filename)
    
            def get_data_from_tag(node, tag):
                return node.getElementsByTagName(tag)[0].childNodes[0].data
    
            with open(filename) as f:
                data = minidom.parseString(f.read())
    
            objs = data.getElementsByTagName('object')
            num_objs = len(objs)
    
            boxes = np.zeros((num_objs, 4), dtype=np.uint16)
            gt_classes = np.zeros((num_objs), dtype=np.int32)
            overlaps = np.zeros((num_objs, self.num_classes), dtype=np.float32)
    
            # Load object bounding boxes into a data frame.
            for ix, obj in enumerate(objs):
                # Make pixel indexes 0-based
                x1 = float(get_data_from_tag(obj, 'xmin')) - 1
                y1 = float(get_data_from_tag(obj, 'ymin')) - 1
                x2 = float(get_data_from_tag(obj, 'xmax')) - 1
                y2 = float(get_data_from_tag(obj, 'ymax')) - 1
                # ---------------------------------------------
                # add these lines to avoid the accertion error
                if x1 < 0:
                    x1 = 0
                if y1 < 0:
                    y1 = 0
                # ----------------------------------------------
                cls = self._class_to_ind[
                        str(get_data_from_tag(obj, "name")).lower().strip()]
                boxes[ix, :] = [x1, y1, x2, y2]
                gt_classes[ix] = cls
                overlaps[ix, cls] = 1.0
    
            overlaps = scipy.sparse.csr_matrix(overlaps)
    
            return {
       'boxes' : boxes,
                    'gt_classes': gt_classes,
                    'gt_overlaps' : overlaps,
                    'flipped' : False}

当处理完标注的数据后，接下来就要载入SS阶段获得的数据，通过如下函数完成：

def _load_selective_search_roidb(self, gt_roidb):
            filename = os.path.abspath(os.path.join(self._devkit_path,
                                                    self.name + '.mat'))
            assert os.path.exists(filename), \
                   'Selective search data not found at: {}'.format(filename)
            raw_data = sio.loadmat(filename)['boxes'].ravel()
    
            box_list = []
            for i in xrange(raw_data.shape[0]):
                #这个地方需要注意，如果在SS中你已经变换了box的值，那么就不需要再改变box值的位置了
                #box_list.append(raw_data[i][:, (1, 0, 3, 2)] - 1)
                box_list.append(raw_data[i][:, (1, 0, 3, 2)])
    
        return self.create_roidb_from_box_list(box_list, gt_roidb)

有一点需要注意的是，ss中获得的box的值，和fast-rcnn中认为的box值有点差别，那就是你需要交换box的x和y坐标。

未完待续……

--------------------

本文地址：[http://blog.csdn.net/linj\_m/article/details/48930179][http_blog.csdn.net_linj_m_article_details_48930179]  
更多资源请关注 博客：LinJM-机器视觉 微博：林建民-机器视觉

[20151006103446068]: /images/20220731/30da2206c991466b9137518b73c60ad1.png
[20151006104411772]: /images/20220731/7fe7cf5cd1c249bca7da7d6db53ebd5f.png
[http_blog.csdn.net_linj_m_article_details_48930179]: http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/48930179