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）

• opencv 的包下载安装，安装教程

• 用git命令将这个库下载到本地 faster-rcnn

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
',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        if ismember(i,train)  
            fprintf(ftrain,'%s
',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        else  
            fprintf(fval,'%s
',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        end  
    else  
        fprintf(ftest,'%s
',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)