使用Faster—RCNN训练数据集流程（学习记录）

发布于：2022-12-19 ⋅ 阅读:(237) ⋅ 点赞:(0)
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关于理论部分我看的是b站“霹雳吧啦Wz”的RCNN理论讲解，作为入门小白表示能听懂，需要的同学可以自行观看

目录

1.环境准备

2.训练步骤

3.测试过程 

4.计算map

1.环境准备

我是用的是在colab+tensorflow1.14.0上进行训练，其他linux系统训练等同

（windows+pytorch的我也有尝试，但是在配置环境时下载pycocotools时windows的很麻烦，而且还得借助Microsoft visual c++14，我电脑装的是vscode,跟网上教程不一样，也找不到相关教程，所以放弃了）

colab的使用教程如果不会可以自行查阅这篇文章colab使用方法记录_道人兄的博客-CSDN博客

2.训练步骤

（1）下载源码

!git clone https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3

（2）下载拓展文件

!pip install -r requirements.txt

（3）下载并添加预训练模型

      源码中预训练模型使用的是VGG16，VGG16模型可直接下载：

!wget -P ./data/imagenet_weights/ http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz

      下载的模型名字应该是vgg_16.ckpt，重命名为vgg16.ckpt 后，把模型保存在data\imagenet_weights\文件夹下。

      也可以使用其他的模型替代VGG16，其他模型在下方链接中下载：

      https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models

（4）修改训练参数

打开源码的lib\config文件夹下的config.py文件，修改其中一些重要参数，如：

①network参数

       该参数定义了预训练模型网络，源码中默认使用了vgg16模型，我们使用vgg16就不需修改，如果在上一步中使用其他模型就要修改。

②learning_rate

       这个参数是学习率，如果设定太大就可能产生振荡，如果设定太小就会使收敛速度很慢。所以我们可以先默认为源码的0.001进行实验，后期再取0.01或0.0001等多次实验，找到运行后的相对最优值。

③batch_size

       该参数表示梯度下降时数据批量大小，一般可以取16、32、64、128、256等。我个人的理解是，batch_size设定越大，训练时梯度下降的速率更快，也具有更高的方向准确度，但更加消耗内存；batch_size设定越小，虽然节省内存，但训练的速率比较慢，收敛效果也可能不是很好。所以在内存允许的情况下，尽量设定大一些。

④max_iters

       max_iters参数表示训练最大迭代的步数。源码中是40000，我实验了4000和40000的步数，发现后来的测试结果中mAP值相差不大，以后会再继续研究。这个参数可以先按照源码的40000进行（要跑好几天。。。）

⑤snapshot_iterations

       这个参数表示间隔多少迭代次数生成一次结果模型。

⑥roi_bg_threshold_low 和 roi_bg_threshold_high

       这个参数表示在背景中被设定为ROI（感兴趣区域，region of interest）的阈值。如果后面出现Exception: image invalid, skipping 这样的报错，将roi_bg_threshold_low参数修改为0.0会解决问题。

（5）准备数据集

 下载voc2007数据集至data/VOCdevkit2007

!wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
!wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
!wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

解压

!tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
!tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
!tar xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

如果使用自己的训练数据集，自行标记为voc格式，标注流程就不多赘述，需要可以自行查阅

yolo数据集标注软件安装+使用流程_道人兄的博客-CSDN博客_yolo数据集标注工具

将数据集整理成以下格式即可

其中main所放至为训练及验证txt文件，划分程序如下：

# 数据集划分集类
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split

image_path = r'F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/JPEGImages'
image_list = os.listdir(image_path)
names = []

for i in image_list:
    names.append(i.split('.')[0])     # 获取图片名
trainval,test = train_test_split(names,test_size=0.5,shuffle=446)   # shuffle()中是图片总数目
validation,train = train_test_split(trainval,test_size=0.5,shuffle=446)

with open('F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt','w') as f:
    for i in trainval:
        f.write(i+'\n')
with open('F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt','w') as f:
    for i in test:
        f.write(i+'\n')
with open('F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/validation.txt','w') as f:
    for i in validation:
        f.write(i+'\n')
with open('F:/111/data/VOCDevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt','w') as f:
    for i in train:
        f.write(i+'\n')

print('完成!')

（6）生成对应文件

进入 ./data/coco/PythonAPI文件夹路径，分别运行下面两条命令：

!python setup.py build_ext --inplace
!python setup.py build_ext install

进入 ./lib/utils文件夹路径，运行下面一条命令：

!python setup.py build_ext --inplace

这一步其实我报错了，如下，但是好像后面也能正常训练没什么影响，如果有影响麻烦大佬说声

!python setup.py build_ext --inplace
running build_ext
building 'lib.utils.cython_bbox' extension
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -I/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include -I/lib/utils -I/usr/include/python3.7m -c ../../../lib/utils/bbox.c -o build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o
In file included from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarraytypes.h:1969:0,
                 from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarrayobject.h:12,
                 from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h:4,
                 from ../../../lib/utils/bbox.c:770:
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h:17:2: warning: #warning "Using deprecated NumPy API, disable it with " "#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION" [-Wcpp]
 #warning "Using deprecated NumPy API, disable it with " \
  ^~~~~~~
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -I/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include -I/lib/utils -I/usr/include/python3.7m -c ../../../lib/utils/bbox.c -o build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o
In file included from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarraytypes.h:1969:0,
                 from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarrayobject.h:12,
                 from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h:4,
                 from ../../../lib/utils/bbox.c:770:
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h:17:2: warning: #warning "Using deprecated NumPy API, disable it with " "#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION" [-Wcpp]
 #warning "Using deprecated NumPy API, disable it with " \
  ^~~~~~~
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -shared -Wl,-O1 -Wl,-Bsymbolic-functions -Wl,-Bsymbolic-functions -g -fwrapv -O2 -Wl,-Bsymbolic-functions -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o -o /content/drive/MyDrive/colab/RCNN/Faster-RCNN/data/coco/PythonAPI/lib/utils/cython_bbox.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so
build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o:(.bss+0x0): multiple definition of `__pyx_module_is_main_lib__utils__cython_bbox'
build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o:(.bss+0x0): first defined here
build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o: In function `PyInit_cython_bbox':
/content/drive/MyDrive/colab/RCNN/Faster-RCNN/data/coco/PythonAPI/../../../lib/utils/bbox.c:4470: multiple definition of `PyInit_cython_bbox'
build/temp.linux-x86_64-3.7/../../../lib/utils/bbox.o:/content/drive/MyDrive/colab/RCNN/Faster-RCNN/data/coco/PythonAPI/../../../lib/utils/bbox.c:4470: first defined here
collect2: error: ld returned 1 exit status
error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1

（7）修改类别

打开lib/datasets目录中的pascal_voc.py文件，第34行self._classes表示目标检测的类别，将其修改为自己数据集的类别。注意不能修改 “_background_”，它表示图片的背景。

（8）删除缓存文件

 打开源码中data/cache目录，删掉上一次训练生成的.pkl缓存文件。打开default/voc_2007_trainval/default目录，删掉上次训练生成的模型。

注意以后每次训练都要删掉上述两个文件夹中的缓存文件和模型，不删会报错的。

（9）运行

每次生成的模型都会保存在default/voc_2007_trainval/default目录下

!python train.py

报错:

第一次运行时会出现以下错误

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'app'

解决方法：

因为colab自动预装最新的TensorFlow 2.X，而源码所使用的TensorFlow是1.x的，所以我们需要将新版的卸载，并安装旧版本

!pip uninstall tensorflow
!pip install tensorflow-gpu==1.14.0

3.测试过程 

(1)添加训练模型

 新建Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/output/vgg16/voc_2007_trainval/default目录。把训练生成的模型（default/voc_2007_trainval/default目录下的四个文件）复制到新建目录下，并重命名为如下图：

(2)修改demo.py文件

①修改目标类别

         修改demo.py文件中line32，CLASSES中的类别要修改为之前步骤中相同的类别。注意 “_background_”不要修改。

②修改网络模型

         找到demo.py文件中line35、line36，将其修改为如下图所示：

③修改预训练模型

 找到demo.py文件中line104，将其修改为'vgg16'，如下图：

找到demo.py文件中的line148，改为自己测试用的几张图片名称。注意和data/demo目录下存放的测试图片名字一致。

（3）运行demo.py文件

4.计算map

mAP（mean Average Precision）, 即各类别AP的平均值，反映出一个目标检测模型性能的总体精确度。

（1）修改pascal_voc.py文件

       打开pascal_voc.py文件，找到line189，将"filename"内容修改为下图：

（2）修改demo.py文件

       打开demo.py文件，找到line31，添加两个模块：

# 添加这两个import
from lib.utils.test import test_net
from lib.datasets.factory import get_imdb

       添加后如图所示：

       然后，找到最后一行plt.show()，在它上面添加两行代码：

# 添加这两行代码
imdb = get_imdb("voc_2007_trainval")
test_net(sess, net, imdb, 'default')

       添加后如图所示：

（3）运行demo.py文件

       新建data/VOCDevkit2007/results/VOC2007/Main目录，然后运行demo.py文件，等待运行结束就能看到mAP指标的计算结果啦！贴出我自己模型的计算结果吧！

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