Faster-rcnn 配置方法

时间：2023-03-08 19:05:53
Faster-rcnn 配置方法

Faster-rcnn 在Linux下的配置方法

感谢@邓学长

建立过程：

（下载库的时候要按照库readme 进行操作）

在py3.5下安装

  • 安装anaconda(可以考虑改一下源，下载比较快，用命令改conda)清华镜像源

  • 下载另一个库Faster-RCNN_TF

  • 创建科学计算环境

    numpy,人工智能需要的库都下载下来，cython等等

  • conda install --channel 命令给电脑安装科学计算环境

  • 如果报错中出现SyntaxError，那可能就是Python版本导致的不兼容，改一下相应的部分

  • 把Faster-RCNN_TF 中的cython_bbox.xxx.so 复制到 lib/utils

  • 到Faster-RCNN-TensorFlow-python3.5下中的lib/datasets中修改pascal_voc 文件中的内容，具体查看博客

  • 运行 python train.py,跑完以后再跑demo.py

  • 数据集制作

下面是适用于我本地环境的MATLAB代码

%注意修改下面四个值

xmlfilepath='/home/pprp/github/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5/data/VOC2007/Annotations';

txtsavepath='/home/pprp/github/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5/data/VOC2007/ImageSets/Main';

trainval_percent=0.5; #trainval占整个数据集的百分比，剩下部分就是test所占百分比

train_percent=0.5; #train占trainval的百分比，剩下部分就是val所占百分比  

xmlfile=dir(xmlfilepath);

numOfxml=length(xmlfile)-2;#减去.和..  总的数据集大小  

trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));

test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));  

trainvalsize=length(trainval); #trainval的大小

train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));

val=sort(setdiff(trainval,train));  

ftrainval=fopen([txtsavepath 'trainval.txt'],'w');

ftest=fopen([txtsavepath 'test.txt'],'w');

ftrain=fopen([txtsavepath 'train.txt'],'w');

fval=fopen([txtsavepath 'val.txt'],'w');  

for i=1:numOfxml

    if ismember(i,trainval)

        fprintf(ftrainval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

        if ismember(i,train)

            fprintf(ftrain,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

        else

            fprintf(fval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

        end

    else

        fprintf(ftest,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));

    end

end

fclose(ftrainval);

fclose(ftrain);

fclose(fval);

fclose(ftest);

  • 可能过程中还是会报错，只要百度一下就应该可以解决

  • 数据的放置结构(这个困惑了我好久)

-data

    - VOCdevkit2007

        - VOC2007

            - Annotations (标签XML文件，用对应的图片处理工具人工生成的)

            - ImageSets (生成的方法是用sh或者MATLAB语言生成)

                - Main

                    - test.txt

                    - trian.txt

                    - trainval.txt

                    - val.txt

            - JPEGImages(原始文件)

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