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【转载】 Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Matlab版本)

时间:2017-07-10 23:43:15      阅读:833      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:windows   function   输入   博文   需要   http   tail   local   数据   

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http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212

 

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Matlab版本,在Windows下运行。

python版本的训练过程:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084

资源下载:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn,网页最后有所有的资源。

准备工作:

(1)

安装vs2013;

安装Matlab;

安装CUDA;

上面的安装顺序最好不要乱,否则可能出现Matlab找不到vs的情况,在Matlab命令行窗口输入:mbuild -setup,如果出现:

技术分享

说明Matlab可以找到vs2013。CUDA应在安装vs2013后再安装。

(2)

如果你的cuda是6.5,那么,运行一下:

 

[plain] view plain copy
 
  1. fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m  

(运行代码下载失败的话,用百度云下载:https://pan.baidu.com/s/1i3m0i0H  ,解压到faster_rcnn-master下)

得到mex文件。如果不是cuda6.5(如我的是cuda7.5),则需要自己编译mex文件,编译过程参考这里:Caffe for Faster R-CNN,按步骤做就行了。

 

也可以下载我编译得到的文件(注意cuda版本)。

下载地址:Faster-RCNN(Matlab) external文件夹

建议还是自己编译,因为版本问题可能会出错。在训练前,可以先下载作者训练好的模型,测试一下,如果可以的话,就不用自己编译了。

测试过程:

(1)运行faster_rcnn-master\faster_rcnn_build.m

 (2)运行faster_rcnn-master\startup.m

(3)运行faster_rcnn-master\fetch_data\fetch_faster_rcnn_final_model.m  下载训练好的模型

(下载失败的话,可以用百度云下载:https://pan.baidu.com/s/1hsFKmeK ,解压到faster_rcnn-master下)

(4)修改faster_rcnn-master\experiments\script_faster_rcnn_demo.m的model_dir为你下载的模型,然后运行。

最终得到:

技术分享技术分享

 

在训练前请确保你的路径faster_rcnn-master\external\caffe\matlab\caffe_faster_rcnn下有以下文件:

技术分享

(我的OpenCV版本是2.4.9,cuda版本是7.5,因版本不同上述文件和你的编译结果可能会有差异。+caffe文件夹是从caffe-master或caffe-faster-R-CNN里拷贝过来的。)

 

如果你没有按上面说的测试过,请先运行:

 

(1)faster_rcnn-master\faster_rcnn_build.m

(2)faster_rcnn-master\startup.m

然后再进行下面的修改。

1 、VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m的修改

(1)路径的修改

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http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212

 

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Matlab版本,在Windows下运行。

python版本的训练过程:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084

资源下载:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn,网页最后有所有的资源。

准备工作:

(1)

安装vs2013;

安装Matlab;

安装CUDA;

上面的安装顺序最好不要乱,否则可能出现Matlab找不到vs的情况,在Matlab命令行窗口输入:mbuild -setup,如果出现:

技术分享

说明Matlab可以找到vs2013。CUDA应在安装vs2013后再安装。

(2)

如果你的cuda是6.5,那么,运行一下:

 

[plain] view plain copy
 
  1. fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m  

(运行代码下载失败的话,用百度云下载:https://pan.baidu.com/s/1i3m0i0H  ,解压到faster_rcnn-master下)

得到mex文件。如果不是cuda6.5(如我的是cuda7.5),则需要自己编译mex文件,编译过程参考这里:Caffe for Faster R-CNN,按步骤做就行了。

 

也可以下载我编译得到的文件(注意cuda版本)。

下载地址:Faster-RCNN(Matlab) external文件夹

建议还是自己编译,因为版本问题可能会出错。在训练前,可以先下载作者训练好的模型,测试一下,如果可以的话,就不用自己编译了。

测试过程:

(1)运行faster_rcnn-master\faster_rcnn_build.m

 (2)运行faster_rcnn-master\startup.m

(3)运行faster_rcnn-master\fetch_data\fetch_faster_rcnn_final_model.m  下载训练好的模型

(下载失败的话,可以用百度云下载:https://pan.baidu.com/s/1hsFKmeK ,解压到faster_rcnn-master下)

(4)修改faster_rcnn-master\experiments\script_faster_rcnn_demo.m的model_dir为你下载的模型,然后运行。

最终得到:

技术分享技术分享

 

在训练前请确保你的路径faster_rcnn-master\external\caffe\matlab\caffe_faster_rcnn下有以下文件:

技术分享

(我的OpenCV版本是2.4.9,cuda版本是7.5,因版本不同上述文件和你的编译结果可能会有差异。+caffe文件夹是从caffe-master或caffe-faster-R-CNN里拷贝过来的。)

 

如果你没有按上面说的测试过,请先运行:

 

(1)faster_rcnn-master\faster_rcnn_build.m

(2)faster_rcnn-master\startup.m

然后再进行下面的修改。

1 、VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m的修改

(1)路径的修改

VOCopts.annopath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset ‘/Annotations/%s.xml‘];  
VOCopts.imgpath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset ‘/JPEGImages/%s.jpg‘];  
VOCopts.imgsetpath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset ‘/ImageSets/Main/%s.txt‘];  
VOCopts.clsimgsetpath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset ‘/ImageSets/Main/%s_%s.txt‘];  
VOCopts.clsrespath=[VOCopts.resdir ‘Main/%s_cls_‘ VOCopts.testset ‘_%s.txt‘];  
VOCopts.detrespath=[VOCopts.resdir ‘Main/%s_det_‘ VOCopts.testset ‘_%s.txt‘];

上面这些路径要正确,第一个是xml标签路径;第二个是图片的路径;第三个是放train.txt、val.txt、test.txt和trainval.txt的路径;第四、五、六个不需要;一般来说这些路径不用修改,你做的数据集格式和VOC2007相同就行。(图片格式默认是jpg,如果是png,修改上面第二行的代码即可。)

(2)训练集文件夹修改

VOCopts.dataset = 你的文件夹名;   
然后将VOC2007路径注释掉,上面“你的文件夹名”是你放Annotations、ImageSets、JPEGImages文件夹的文件夹名。

(3)标签的修改

VOCopts.classes={...  
   ‘你的标签1‘  
   ‘你的标签2‘  
   ‘你的标签3‘  
   ‘你的标签4‘};   

将其改为你的标签。

2 、VOCdevkit2007\results

results下需要新建一个文件夹,名字是1. (2)中“你的文件夹名”。“你的文件夹名”下新建一个Main文件夹。(因为可能会出现找不到文件夹的错误)

3 、VOCdevkit2007\local

local下需要新建一个文件夹,名字是1. (2)中“你的文件夹名”。(同上)

4 、function\fast_rcnn\fast_rcnn_train.m

ip.addParamValue(‘val_iters‘,       500,            @isscalar);   
ip.addParamValue(‘val_interval‘,    2000,           @isscalar);  

可能在randperm(N,k)出现错误,根据数据集修改。(VOC2007中val有2510张图像,train有2501张,作者将val_iters设为500,val_interval设为2000,可以参考作者的设置修改,建议和作者一样val_iters约为val的1/5,val_interval不用修改)

5、function\rpn\proposal_train.m

这里的问题和fast_rcnn_train.m一样。

6.imdb\imdb_eval_voc.m

%do_eval = (str2num(year) <= 2007) | ~strcmp(test_set,‘test‘);  
do_eval = 1;  

注释掉

    do_eval = (str2num(year) <= 2007) | ~strcmp(test_set,‘test‘);  

并令其为1,否则测试会出现精度全为0的情况

7. imdb\roidb_from_voc.m

ip.addParamValue(‘exclude_difficult_samples‘,       true,   @islogical);  

不包括难识别的样本,所以设置为true。(如果有就设置为false)。

8.网络模型的修改

(1) models\ fast_rcnn_prototxts\ZF\ train_val.prototxt

input: "bbox_targets"  
input_dim: 1  # to be changed on-the-fly to match num ROIs  
input_dim: 84 # 根据类别数改,该值为(类别数+1)*4  #################  
input_dim: 1  
input_dim: 1  

 

input: "bbox_loss_weights"  
input_dim: 1  # to be changed on-the-fly to match num ROIs  
input_dim: 84 # 根据类别数改,该值为(类别数+1)*4   ############  
input_dim: 1  
input_dim: 1 

  

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "cls_score"  
    name: "cls_score"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    type: "InnerProduct"  
    inner_product_param {  
        num_output: 21 #根据类别数改该值为类别数+1   ######### 

  

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "bbox_pred"  
    name: "bbox_pred"  
    type: "InnerProduct"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    inner_product_param {  
        num_output: 84  #根据类别数改,该值为(类别数+1)*4  ##########

  

(2)models\ fast_rcnn_prototxts\ZF\ test.prototxt

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "cls_score"  
    name: "cls_score"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    type: "InnerProduct"  
    inner_product_param {  
        num_output: 21  #类别数+1  ##########  

  

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "bbox_pred"  
    name: "bbox_pred"  
    type: "InnerProduct"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    inner_product_param {  
        num_output: 84  #4*(类别数+1)  ##########  

  

(3) models\ fast_rcnn_prototxts\ZF_fc6\ train_val.prototxt

input: "bbox_targets"  
input_dim: 1  # to be changed on-the-fly to match num ROIs  
input_dim: 84 # 4*(类别数+1)  ###########  
input_dim: 1  
input_dim: 1  

  

input: "bbox_loss_weights"  
input_dim: 1  # to be changed on-the-fly to match num ROIs  
input_dim: 84 # 4*(类别数+1)  ###########  
input_dim: 1  
input_dim: 1  

  

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "cls_score"  
    name: "cls_score"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    type: "InnerProduct"  
    inner_product_param {  
        num_output: 21 #类别数+1   ############ 

  

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top:"bbox_pred"  
    name:"bbox_pred"  
    type:"InnerProduct"  
    param {  
       lr_mult:1.0  
    }  
    param {  
       lr_mult:2.0  
    }  
    inner_product_param{  
       num_output: 84   #4*(类别数+1)   ###########  

  

(4) models\ fast_rcnn_prototxts\ZF_fc6\ test.prototxt

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "cls_score"  
    name: "cls_score"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    type: "InnerProduct"  
    inner_product_param {  
        num_output: 21  类别数+1 #######  

  

layer {  
    bottom: "fc7"  
    top: "bbox_pred"  
    name: "bbox_pred"  
    type: "InnerProduct"  
    param {  
        lr_mult: 1.0  
    }  
    param {  
        lr_mult: 2.0  
    }  
    inner_product_param {  
        num_output: 84  #4*(类别数+1) ########## 

  

9.solver的修改

solver文件有3个,默认使用的solver是solver_30k40k.prototxt,如下stage 1 rpn,可以在faster_rcnn-master\experiments\+Model\ZF_for_Faster_RCNN_VOC2007.m中更换。
 
model.stage1_rpn.solver_def_file                = fullfile(pwd, ‘models‘, ‘rpn_prototxts‘, ‘ZF‘, ‘solver_30k40k.prototxt‘);%solver_60k80k.prototxt  
model.stage1_rpn.test_net_def_file              = fullfile(pwd, ‘models‘, ‘rpn_prototxts‘, ‘ZF‘, ‘test.prototxt‘);  
model.stage1_rpn.init_net_file                  = model.pre_trained_net_file;  

  

!!!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imdb\cache中的文件删除(如果有的话)
 
更为简便的方法是直接用你的数据集的Annotations、ImageSets、JPEGImages文件夹替换VOC2007对应文件夹,那么上面只需进行1.(3)、4、5、7、8的修改。
 

10.开始训练

(1).下载预训练的ZF模型:fetch_data/fetch_model_ZF.m
(下载失败的话用百度云下载:https://pan.baidu.com/s/1o6zipPS ,解压到faster_rcnn-master下,预训练模型参数用于初始化)

(2).运行:

experiments/script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m  

  

经过一会的准备工作,就进入迭代了:

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11.训练完后

训练完后,不要急着马上测试,先打开output/faster_rcnn_final/faster_rcnn_VOC2007_ZF文件夹,打开detection_test.prototxt,作如下修改:

将relu5(包括relu5)前的层删除,并将roi_pool5的bottom改为data和rois。并且前面input: "data"下的input_dim:分别改为1,256,50,50(如果是VGG就是1,512,50,50,其他修改基本一样),具体如下

 

input: "data"  
input_dim: 1  
input_dim: 256  
input_dim: 50  
input_dim: 50  

  

# ------------------------ layer 1 -----------------------------  
layer {  
    bottom: "data"  
    bottom: "rois"  
    top: "pool5"  
    name: "roi_pool5"  
    type: "ROIPooling"  
    roi_pooling_param {  
        pooled_w: 6  
        pooled_h: 6  
        spatial_scale: 0.0625  # (1/16)  
    }  
}  

  

12.测试

训练完成后,打开\experiments\script_faster_rcnn_demo.m,将模型路径改成训练得到的模型路径:

model_dir   = fullfile(pwd, ‘output‘, ‘faster_rcnn_final‘, ‘faster_rcnn_VOC2007_ZF‘)  

将测试图片改成你的图片:

im_names = {‘001.jpg‘, ‘002.jpg‘, ‘003.jpg‘};  

 

注意:
        如果你的数据集类别比voc2007数据集多,把script_faster_rcnn_demo.m中的showboxes(im, boxes_cell, classes, ‘voc‘)作如下修改:
改为:
showboxes(im, boxes_cell, classes);
或者:
showboxes(im, boxes_cell, classes, ‘default‘);   
即去掉‘voc’或将其改为‘default’。

如果测试发现出现的框很多,且这些框没有目标,可以将阈值设高一些(默认是0.6):
thres = 0.9;  

 

 

结果如下:

 

技术分享
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

【转载】 Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Matlab版本)

标签:windows   function   输入   博文   需要   http   tail   local   数据   

原文地址:http://www.cnblogs.com/wanggaige/p/7148074.html

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