转载：http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084 Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)
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。
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。
Matlab版本的训练过程：http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891
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
注意，这里需要将Makefile.config文件中的 WITH_PYTHON_LAYER=1 打开，否则会报Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Python错误。
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://pan.baidu.com/s/1mhMKKw4
解压，然后，将该数据集放在py-faster-rcnn\data下，用你的数据集替换VOC2007数据集。（替换Annotations，ImageSets和JPEGImages）
（用你的Annotations，ImagesSets和JPEGImages替换py-faster-rcnn\data\VOCdevkit2007\VOC2007中对应文件夹）
（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，该值为类别数+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
}
}
}
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，该值为类别数+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)
用你的数据集直接替换原来VOC2007内的Annotations，ImageSets和JPEGImages即可,以免出现各种错误。
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'
)
修改成你的数据集的标签就行。
（2）
cls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]
这里把标签转成小写，如果你的标签含有大写字母，可能会出现KeyError的错误，所以建议标签用小写字母。
（去掉lower应该也行）
建议训练的标签还是用小写的字母，如果最终需要用大写字母或中文显示标签，可参考：
http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51694037
7.py-faster-rcnn/lib/datasets/imdb.py修改
该文件的append_flipped_images(self)函数修改为：
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中的文件和
py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/annotations_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，迭代次数可在py-faster-rcnn\tools的train_faster_rcnn_alt_opt.py中修改：
- max_iters = [80000, 40000, 80000, 40000]
分别为4个阶段（rpn第1阶段，fast rcnn第1阶段，rpn第2阶段，fast rcnn第2阶段）的迭代次数。可改成你希望的迭代次数。
如果改了这些数值，最好把py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt里对应的solver文件（有4个）也修改，stepsize小于上面修改的数值。
8.开始训练
进入py-faster-rcnn，执行：
./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc
这样，就开始训练了。
可能会报 AttributeError: 'module' object has no attribute 'text_format'错误，在文件./lib/fast_rcnn/train.py增加一行import google.protobuf.text_format 即可解决问题
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（如果没有这个文件夹，就新建一个），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')}
上面ZF的caffemodel改成你的caffemodel。
- im_names = ['1559.jpg','1564.jpg']
改成你的测试图片。(测试图片放在py-faster-rcnn\data\demo中)
10.结果
在py-faster-rcnn下，
执行：
- ./tools/demo.py --net zf
或者将默认的模型改为zf：
- parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16]',
- choices=NETS.keys(), default='vgg16')
修改：
- default='zf'
执行：
- ./tools/demo.py
今天使用Faster RCNN训练自己的数据的时候，出现了一些因为boost或者是numpy版本不兼容导致的问题，经过各种查资料和求助大神，总算是顺利把网络跑起来了。下面内容都是今天亲测出现的问题并与其对应的解决方案，和大家一起分享，也便于我以后查看。
训练方法：在配置好Faster RCNN之后，准备好自己的数据，修改网络的配置文件和相应的训练脚本满，使用end to end 的训练方法，在$py-faster-rcnn的根目录下执行：./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc 。以下都是执行该脚本后出现的问题。
Problem 1
AttributeError: 'module' object has no attribute ‘text_format'解决方法：在/home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/train.py的头文件导入部分加上 ：import google.protobuf.text_format
Problem 2
TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index 这里是因为numpy版本不兼容导致的问题，最好的解决办法是卸载你的numpy，安装numpy1.11.0。如果你和笔者一样不是服务器的网管，没有权限的话，就只能自己想办法解决了。
修改如下几个地方的code：
1) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/roi_data_layer/minibatch.py
将第26行：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)
改为：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)2) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/datasets/ds_utils.py
将第12行：hashes = np.round(boxes * scale).dot(v)
改为：hashes = np.round(boxes * scale).dot(v).astype(np.int)3) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/test.py
将第129行： hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v)
改为： hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v).astype(np.int)4) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py
将第60行：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)
改为：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)Problem3
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method这里还是因为numpy版本的原因，最好的解决办法还是换numpy版本（见problem2），但同样也有其他的解决办法。
修改 /home/lzx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py，转到123行：
for ind in inds:
cls = clss[ind]
start = 4 * cls
end = start + 4
bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]
bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS
return bbox_targets, bbox_inside_weights这里的ind，start，end都是 numpy.int 类型，这种类型的数据不能作为索引，所以必须对其进行强制类型转换，转化结果如下：
for ind in inds:
ind = int(ind)
cls = clss[ind]
start = int(4 * cos)
end = int(start + 4)
bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]
bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS
return bbox_targets, bbox_inside_weights以上内容是笔者在训练自己的datasets时候出现的一些问题，大部分还是因为Faster RCNN 发布的时候使用的一些库现在都升级了，所以需要对代码中一些细节进行修改！
Problem 4：
AssertionError: Path does not exist: /home/dl-box/wei/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/JPEGImages/000001.jpg
找不到这个路径，但是我的文件确实放对了地方，而且当我用cd命令的时候可以进入这个文件夹，打开对应的.jpg文件。
可能有两个原因：
1.没有权限对文件操作
解决：chmod -R 777 /home/dl-box/wei/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/JPEGImages/
2.可能是编码问题，要改成utf-8的格式
解决：在这个文件中py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py的_load_image_set_index下
将 image_index = [x.strip() for x in f.readlines()] 改成 image_index = [x.decode('utf-8-sig').strip() for x in f.readlines()] 就好了。
如果有编码问题的话可能你还要修改另一个地方，要不test的时候会报错。
解决：py-faster-rcnn/lib/datasets/voc_eval.py这个文件
将imagenames = [x.strip() for x in lines]改成imagenames = [x.decode('utf-8-sig').strip() for x in lines]
Problem5：
我改的比较极端[40,20,40,20],一路跑下来到最后的时候会有另一个错。
if len(sorted_ind) != 0:
BB = BB[sorted_ind, :]
image_ids = [image_ids[x] for x in sorted_ind]
更新后的代码详见GitHub：