Faster rcnn 安裝、訓練、測試、除錯
阿新 • • 發佈：2019-01-04
先上個檢測效果：
（1）圖片人臉檢測+關鍵點
（2）攝像頭實時人臉+關鍵點
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安裝************************************************************************
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解壓：py-faster-rcnn-master.zip
caffe-faster-rcnn.zip下載 解壓到 caffe-faster-rcnn
替換：
用解壓的 caffe-faster-rcnn 替換 py-faster-rcnn/caffe-faster-rcnn
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修改 py-faster-rcnn/caffe-faster-rcnn/Makefile.config下載參考
# USE_CUDNN := 1 （我預設是關閉的）
MATLAB_DIR、PYTHON_INCLUDE、cuda計算能力和路徑
WITH_PYTHON_LAYER := 1###3
檢查安裝依賴項
pip install cython
sudo apt-get install python-opencv
pip install easydict###4
編譯Cython modules
cd py-faster-rcnn/lib
make###5
編譯 Caffe and pycaffe
cd py-faster-rcnn/caffe-fast-rcn
make -j8 && make pycaffe###6
下載預訓練模型，解壓到 py-faster-rcnn/data
cd py-faster-rcnn/ ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh
This will populate the `py-faster-rcnn/data` folder with `faster_rcnn_models`.
These models were trained on VOC 2007 trainval.*************************************************************************
訓練
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製作資料集目錄格式
刪除：
(1)data/VOCdevkit2007/VOC2007下所有檔案
新建
在 ./data/VOCdevkit2007/VOC2007新建 Annotations；ImageSets/Main;JPEGImages說明：
Annotations： 儲存標籤txt轉換的xml檔案JPEGImages： 圖片檔案
ImageSets/Main：檔名列表（不含字尾）
訓練集： train.txt
訓練驗證集： trainval.txt
測試集： test.txt
驗證集： val.txt
#Annotations舉例：
data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations/0_1_5.xml
內容格式：
<annotation>
<folder>VOC2007</folder>
<filename>0_1_5.jpg</filename>
<source>
<database>My Database</database>
<annotation>VOC2007</annotation>
<image>flickr</image>
<flickrid>NULL</flickrid>
</source>
<owner>
<flickrid>NULL</flickrid>
<name>deeplearning</name>
</owner>
<size>
<width>160</width>
<height>216</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<name>1</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>48</xmin>
<ymin>48</ymin>
<xmax>107</xmax>
<ymax>107</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>
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修改介面
#(1) 修改prototxt配置檔案models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt資料夾下的5個檔案，分別為
stage1_rpn_train.pt、stage1_fast_rcnn_train.pt、
stage2_rpn_train.pt、stage2_fast_rcnn_train.pt和fast_rcnn_test.pt① stage1_fast_rcnn_train.pt、stage2_fast_rcnn_train.pt
修改3個引數
num_class:2（識別1類+背景1類）
cls_score中num_output：2
bbox_pred中num_output：8② stage1_rpn_train.pt、stage2_rpn_train.pt
修改1個引數
num_class:2（識別1類+背景1類）③ fast_rcnn_test.pt
修改2個引數：
cls_score中num_output：2
bbox_pred中num_output：8#(2) 修改lib/datasets/pascal_voc.py
self._classes = ('__background__', # always index 0
'people')（只有這一類）#(3) 修改lib/datasets/imdb.py
該檔案的append_flipped_images(self)函式
widths = [PIL.Image.open(self.image_path_at(i)).size[0]
for i in xrange(num_images)]在 boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1下加入程式碼：
for b in range(len(boxes)):
if boxes[b][2]< boxes[b][0]:
boxes[b][0] = 0#(4) 修改完pascal_voc.py和imdb.py後進入lib/datasets目錄下刪除原來的pascal_voc.pyc和imdb.pyc檔案，重新生成這兩個檔案，因為這兩個檔案是python編譯後的檔案，系統會直接呼叫。
終端進入lib/datasets檔案目錄輸入：
python(此處應出現python的版本)
>>>importpy_compile
>>>py_compile.compile(r'imdb.py')
>>>py_compile.compile(r'pascal_voc.py')#(5) 刪除快取檔案
① 刪除output/
② 刪除py-faster-rcnn/data/cache中的檔案和
py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/annotations_cache中的檔案刪除。
#(6) 調參
① 學習率等之類的設定：
py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt中的solve檔案設定
② 迭代次數：py-faster-rcnn/tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py中修改
py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt裡對應的solver檔案（有4個）也修改，stepsize小於上面修改的數值。
#(7) 訓練
./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc
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測試
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#(1) 訓練完成之後，將output/faster_rcnn_alt_opt/voc_2007_trainval中的最終模型ZF_faster_rcnn_final.caffemodel拷貝到data/faster_rcnn_models中。
#(2) 修改/tools/demo.py：
① CLASSES =('__background__',
'people')
② NETS ={'vgg16': ('VGG16',
'VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel'),
'zf': ('ZF',
'ZF_faster_rcnn_final.caffemodel')}#(3) 在訓練集圖片中找一張出來放入py-faster-rcnn/data/demo資料夾中，命名為000001.jpg。
im_names = ['000001.jpg']
for im_name in im_names:
print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~'
print 'Demo for data/demo/{}'.format(im_name)
demo(net, im_name)
#(4) 執行demo，即在py-faster-rcnn資料夾下終端輸入：
./tools/demo.py --net zf</span>#(5) 或者將預設的模型改為zf：
parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16]',
choices=NETS.keys(), default='vgg16')
修改：
default='zf' 執行：
./tools/demo.py
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錯誤除錯
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error 1：assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()
Process Process-1:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap
self.run()
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run
self._target(self._args, *self._kwargs)
File "./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py", line 123, in train_rpn
roidb, imdb = get_roidb(imdb_name)
File "./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py", line 68, in get_roidb
roidb = get_training_roidb(imdb)
File "/home/microway/test/pytest/py-faster-rcnn/tools/../lib/fast_rcnn/train.py", line 121, in get_training_roidb
imdb.append_flipped_images()
File "/home/microway/test/pytest/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py", line 108, in append_flipped_images
assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()
AssertionError- 1
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error1 解決辦法：
將py-faster-rcnn/lib/datasets/imdb.py中的相應程式碼改成如下程式碼即可：
def append_flipped_images(self):
num_images = self.num_images
widths = [PIL.Image.open(self.image_path_at(i)).size[0]
for i in xrange(num_images)]
for i in xrange(num_images):
boxes = self.roidb[i]['boxes'].copy()
oldx1 = boxes[:, 0].copy()
oldx2 = boxes[:, 2].copy()
boxes[:, 0] = widths[i] - oldx2 - 1
boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1
for b in range(len(boxes)):
if boxes[b][2] < boxes[b][0]:
boxes[b][0] = 0
assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()- 1
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error 2：IndexError: list index out of range
File "./tools/train_net.py", line 85, in
roidb = get_training_roidb(imdb)
File "/usr/local/fast-rcnn/tools/../lib/fast_rcnn/train.py", line 111, in get_training_roidb
rdl_roidb.prepare_roidb(imdb)
File "/usr/local/fast-rcnn/tools/../lib/roi_data_layer/roidb.py", line 23, in prepare_roidb
roidb[i]['image'] = imdb.image_path_at(i)
IndexError: list index out of range- 1
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error2 解決辦法：
刪除fast-rcnn-master/data/cache/ 資料夾下的.pkl檔案，或者改名備份，重新訓練即可。