Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)

CAFFE深度学习交流群：532629018

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

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pip install cython

pip install easydict

apt-get install python-opencv

（2）下载py-faster-rcnn

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# 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：

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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

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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

}

}

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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

}

}

}

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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

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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

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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

}

}

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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

}

}

}

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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

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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

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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

}

}

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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

（1）

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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：

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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：

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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）

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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：

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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

这里assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()可能出现AssertionError，具体解决办法参考：

http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/52036794

！！！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：

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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：

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./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc

这样，就开始训练了。

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：

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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；

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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。

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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：

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./tools/demo.py --net zf

或者将默认的模型改为zf：

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parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16]',

choices=NETS.keys(), default='vgg16')

修改：

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default='zf'

执行：

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./tools/demo.py