Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)

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说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。

（做数据集的过程可以看这里）

Faster-RCNN源码下载地址：

Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn

Python版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

本文用到的是Python版本，在Linux下运行。

准备工作：

1.配置caffe

     这个不多说，网上教程很多。

2.其他的注意事项

      这里说的挺详细了，认真看看吧。地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn（主要内容如下）

下面大概翻译一下上面网址的内容吧。

（1）安装cython, python-opencv,easydict

pip install cython
pip install easydict
apt-get install python-opencv

（2）下载py-faster-rcnn

# Make sure to clone with --recursive
git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

如图：

（3）进入py-faster-rcnn/lib

   执行make

如图：

（4）进入py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn

执行 cp Makefile.config.example Makefile.config

然后，配置Makefile.config文件，可参考我的配置：Makefile.config文件

配置好Makefile.config文件后，执行：

make -j8 && make pycaffe

如图：

（5）下载VOC2007数据集

提供一个百度云地址：http://yun.baidu.com/s/1hr5SfK4

解压，然后，将该数据集放在py-faster-rcnn\data下，用你的数据集就替换VOC2007数据集。

（6）下载ImageNet数据集下预训练得到的模型参数（用来初始化）

提供一个百度云地址：http://pan.baidu.com/s/1hsxx8OW

解压，然后将该文件放在py-faster-rcnn\data下

下面是训练前的一些修改。

1.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage1_fast_rcnn_train.pt修改

layer {
  name: 'data'
  type: 'Python'
  top: 'data'
  top: 'rois'
  top: 'labels'
  top: 'bbox_targets'
  top: 'bbox_inside_weights'
  top: 'bbox_outside_weights'
  python_param {
    module: 'roi_data_layer.layer'
    layer: 'RoIDataLayer'
    param_str: "'num_classes': 16" #按训练集类别改，改值为类别数+1
  }
}

layer {
  name: "cls_score"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "cls_score"
  param { lr_mult: 1.0 }
  param { lr_mult: 2.0 }
  inner_product_param {
    num_output: 16 #按训练集类别改，改值为类别数+1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

layer {
  name: "bbox_pred"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "bbox_pred"
  param { lr_mult: 1.0 }
  param { lr_mult: 2.0 }
  inner_product_param {
    num_output: 64 #按训练集类别改，该值为（类别数+1）*4
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.001
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

2.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage1_rpn_train.pt修改

layer {
  name: 'input-data'
  type: 'Python'
  top: 'data'
  top: 'im_info'
  top: 'gt_boxes'
  python_param {
    module: 'roi_data_layer.layer'
    layer: 'RoIDataLayer'
    param_str: "'num_classes': 16" #按训练集类别改，该值为类别数+1
  }
}

3.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage2_fast_rcnn_train.pt修改

layer {
  name: 'data'
  type: 'Python'
  top: 'data'
  top: 'rois'
  top: 'labels'
  top: 'bbox_targets'
  top: 'bbox_inside_weights'
  top: 'bbox_outside_weights'
  python_param {
    module: 'roi_data_layer.layer'
    layer: 'RoIDataLayer'
    param_str: "'num_classes': 16" #按训练集类别改，改值为类别数+1
  }
}

layer {
  name: "cls_score"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "cls_score"
  param { lr_mult: 1.0 }
  param { lr_mult: 2.0 }
  inner_product_param {
    num_output: 16 #按训练集类别改，该值为类别数+1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

layer {
  name: "bbox_pred"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "bbox_pred"
  param { lr_mult: 1.0 }
  param { lr_mult: 2.0 }
  inner_product_param {
    num_output: 64 #按训练集类别改，该值为（类别数+1）*4
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.001
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

4.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage2_rpn_train.pt修改

layer {
  name: 'input-data'
  type: 'Python'
  top: 'data'
  top: 'im_info'
  top: 'gt_boxes'
  python_param {
    module: 'roi_data_layer.layer'
    layer: 'RoIDataLayer'
    param_str: "'num_classes': 16" #按训练集类别改，该值为类别数+1
  }
}

5.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt修改

layer {
  name: "cls_score"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "cls_score"
  inner_product_param {
    num_output: 16 #按训练集类别改，该值为类别数+1
  }
}

layer {
  name: "bbox_pred"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "bbox_pred"
  inner_product_param {
    num_output: 64 #按训练集类别改，该值为（类别数+1）*4
  }
}

6.py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py修改

class pascal_voc(imdb):
    def __init__(self, image_set, year, devkit_path=None):
        imdb.__init__(self, 'voc_' + year + image_set)
        self._year = year
        self._image_set = image_set
        self._devkit_path = self._get_default_path() if devkit_path is None                             else devkit_path
        self._data_path = os.path.join(self._devkit_path, 'VOC'+self._year)
        self._classes = ('__background__', # always index 0
                         '你的标签1',
                         '你的标签2',
			 '你的标签3',
			 '你的标签4',
                      )

上面要改的地方是

修改训练集文件夹：

self._data_path = os.path.join(self._devkit_path, 'VOC'+self._year)

修改标签：

self._classes = ('__background__', # always index 0
                         '你的标签1',
                         '你的标签2',
			 '你的标签3',
			 '你的标签4',
                      )

7.py-faster-rcnn/lib/datasets/imdb.py修改

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
            print boxes[:, 0]
            boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1
            print boxes[:, 0]
            assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()
            entry = {'boxes' : boxes,
                     'gt_overlaps' : self.roidb[i]['gt_overlaps'],
                     'gt_classes' : self.roidb[i]['gt_classes'],
                     'flipped' : True}
            self.roidb.append(entry)
        self._image_index = self._image_index * 2

！！！为防止与之前的模型搞混,训练前把output文件夹删除（或改个其他名），还要把py-faster-rcnn\data\cache中的文件删除（如果有的话）

至于学习率等之类的设置，可在py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt中的solve文件设置。

8.开始训练

进入py-faster-rcnn，执行：

experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc

9.测试

将训练得到的py-faster-rcnn\output\faster_rcnn_alt_opt\***_trainval中ZF的caffemodel拷贝至py-faster-rcnn\data\faster_rcnn_models，然后，修改：

py-faster-rcnn\tools\demo.py,主要修改：

CLASSES = ('__background__',
           '你的标签1', '你的标签2', '你的标签3', '你的标签4')

改成你的数据集标签；

NETS = {'vgg16': ('VGG16',
                  'VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel'),
        'zf': ('ZF',
                  'ZF_faster_rcnn_final.caffemodel')}

10.结果

在py-faster-rcnn下，

执行：

./tools/demo.py --net zf



Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)

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原文地址：http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084