用自己的数据集在R-FCN框架下进行检测
这个教程默认代码、预训练模型、测试部分的代码已经下载好,环境也已经编译好
【训练】
- models
models文件夹下存放的是对应的预训练的模型在训练时的网络参数。
以ResNet-101为例:
注意:下面的cls_num指的是数据集的类别数+1(背景)。比如我想检测鱼这一个类别,cls_num=2.
(1)修改其中的solver_ohem.protoxt
train_net: "models/fish4knowledge/ResNet-101/rfcn_end2end/train_agnostic_ohem.prototxt"
base_lr: 0.001 #初始学习率
lr_policy: "step" #学习率更新的方式
gamma: 0.1 #学习率衰减的倍率
stepsize: 10000 #迭代一万次,学习率衰减为原来的0.1倍
display: 20 #每迭代20次在终端打印一次输出momentum: 0.9 #动量
weight_decay: 0.0005 #权重衰减率
# We disable standard caffe solver snapshotting and implement our own snapshot
# function
snapshot: 0 #选择迭代多少次保存一次中间模型
# We still use the snapshot prefix, though
snapshot_prefix: "resnet101_rfcn_ohem"
iter_size: 2 #由于是做检测任务,batch_size值较小
#debug_info: true
根据以上代码的第一行我们知道接下来要修改train_agnostic_ohem.prototxt 这里着重讲一下,训练可以选择两种方式,一种带ohem,一种不带ohem;我在训练时用的是前者,所以修改的都是文件名里有ohem的
(2)修改train_agnostic_ohem.prototxt
** 两处数据层、两处卷积层、 对应的两处cls和bbox参数层(大家会发现每个prototxt修改的内容大致相同)
以后需要调整anchor大小来做不同的实验时,也是在这个文件里改,详情见下篇博客。
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': 2" #cls_num}
}
layer {name: 'roi-data'type: 'Python'bottom: 'rpn_rois'bottom: 'gt_boxes'top: 'rois'top: 'labels'top: 'bbox_targets'top: 'bbox_inside_weights'top: 'bbox_outside_weights'python_param {module: 'rpn.proposal_target_layer'layer: 'ProposalTargetLayer'param_str: "'num_classes': 2" #cls_num}
}
layer {bottom: "conv_new_1"top: "rfcn_cls"name: "rfcn_cls"type: "Convolution"convolution_param {num_output: 98 # 2*(7^2) cls_num*(score_maps_size^2)kernel_size: 1pad: 0weight_filler {type: "gaussian"std: 0.01}bias_filler {type: "constant"value: 0}}param {lr_mult: 1.0}param {lr_mult: 2.0}
}
layer {bottom: "conv_new_1"top: "rfcn_bbox"name: "rfcn_bbox"type: "Convolution"convolution_param {num_output: 392 # 4*2*(7^2)=4*cls_num*(score_maps_size^2)kernel_size: 1pad: 0weight_filler {type: "gaussian"std: 0.01}bias_filler {type: "constant"value: 0}}param {lr_mult: 1.0}param {lr_mult: 2.0}
}
layer {bottom: "rfcn_cls"bottom: "rois"top: "psroipooled_cls_rois"name: "psroipooled_cls_rois"type: "PSROIPooling"psroi_pooling_param {spatial_scale: 0.0625output_dim: 2 #cls_numgroup_size: 7}
}
layer {bottom: "rfcn_bbox"bottom: "rois"top: "psroipooled_loc_rois"name: "psroipooled_loc_rois"type: "PSROIPooling"psroi_pooling_param {spatial_scale: 0.0625output_dim: 8 #4*cls_numgroup_size: 7}
}
(3)修改test_agnostic.prototxt
layer {bottom: "conv_new_1"top: "rfcn_cls"name: "rfcn_cls"type: "Convolution"convolution_param {num_output: 98 #cls_num*(score_maps_size^2)kernel_size: 1pad: 0weight_filler {type: "gaussian"std: 0.01}bias_filler {type: "constant"value: 0}}param {lr_mult: 1.0}param {lr_mult: 2.0}
}
layer {bottom: "conv_new_1"top: "rfcn_bbox"name: "rfcn_bbox"type: "Convolution"convolution_param {num_output: 392 #4*cls_num*(score_maps_size^2)kernel_size: 1pad: 0weight_filler {type: "gaussian"std: 0.01}bias_filler {type: "constant"value: 0}}param {lr_mult: 1.0}param {lr_mult: 2.0}
}
layer {bottom: "rfcn_cls"bottom: "rois"top: "psroipooled_cls_rois"name: "psroipooled_cls_rois"type: "PSROIPooling"psroi_pooling_param {spatial_scale: 0.0625output_dim: 2 #cls_numgroup_size: 7}
}
layer {bottom: "rfcn_bbox"bottom: "rois"top: "psroipooled_loc_rois"name: "psroipooled_loc_rois"type: "PSROIPooling"psroi_pooling_param {spatial_scale: 0.0625output_dim: 8 #4*cls_numgroup_size: 7}
}
layer {name: "cls_prob_reshape"type: "Reshape"bottom: "cls_prob_pre"top: "cls_prob"reshape_param {shape {dim: -1dim: 2 #cls_num}}
}
layer {name: "bbox_pred_reshape"type: "Reshape"bottom: "bbox_pred_pre"top: "bbox_pred"reshape_param {shape {dim: -1dim: 8 #4*cls_num}}
}
看代码的内容,没用到classware/下面的参数文件,暂不需要修改。
tools
训练用的train_net.py
测试用的test_net.pydata
/VOCdevkit 存放数据集的信息:包括
(1)/ImageSets/Main下存放train.txt、val.txt、test.txt,内容为图片的名称(不含后缀)
(2)/fish_image_hz存放所有的图片
(3)/Annotations 存放所有图片的标注信息xml
(4)/dataset下存放测试要用到的东西
/dataset/devkit
/rfcn_models 训练生成的caffemodel复制粘贴到此文件夹下,为了测试的时候读取模型
/imagenet_models 预训练的模型,譬如ResNet-101-model.caffemodel可从网上下载
/cache缓存,如若换数据集,里面的pkl文件要删掉output
output文件夹下存放的是训练所生成的caffemodel,为了以防程序中断,我们设置了每迭代一万次备份一次已训练好的模型。- lib
用来存放一些python接口文件,如其下的datasets主要负责数据库读取,config负责cnn一些训练的配置选项。
复制已有的datasets/pascal_voc.py,但要修改成自己使用的数据集的python文件。譬如datasets/fish4knowledge.py 具体修改的地方:
if __name__ == '__main__':from datasets.fish4knowledge import fish4knowledged = fish4knowledge('train', '存放数据集的路径')
除此以外,还有data_path,存放图片名称的路径等等,自己看代码来修改。
datasets/factory.py 修改的地方有:
from datasets.fish4knowledge import fish4knowledge
devkit = '存放数据集的路径'
for split in ['train', 'val']:name = 'fish4knowledge_{}'.format(split)__sets[name] = (lambda imageset=split, devkit=devkit: fish4knowledge(imageset, devkit))
datasets/_ init _.py修改成:
from .fish4knowledge import knowledge
fast_rcnn/config.py
caffe
这里是caffe框架目录,要事先编译一遍。experiments
输出的日志文件在logs文件夹下
训练时运行的脚本在scripts文件夹下,可以用end2end或者alt_opt两种方式训练。rfcn_end2end_ohem.sh脚本需要根据使用的数据集做改动。./expriments/scripts/rfcn_end2end_ohem.sh 0 ResNet-101 fish4knowledge train_net.py
在这个脚本里可以设置迭代次数 “ITERS=*“,“0”代表用的GPU_id号,ResNet-101代表使用的预训练模型,fish4knowledge代表使用的数据集名称,需要在上面的脚本里添加自己的数据集case进去,train_net.py是训练网络的python代码,位于/tools文件夹下。
- results
测试生成的val_pred.txt在这个文件夹下。接下来我们就讲测试部分了。
【测试】
*这些评测算法的代码可以参考PASCAL_VOC的评估代码
我就是下载下来再根据自己的数据集作修改的。
1.训练生成的模型在output文件夹里,复制粘贴到data/rfcn_models/目录下
2.修改tools/文件夹下的demo_rfcn.py并运行
“`
python demo_rfcn.py –gpu 0
““
在results/文件夹下会生成val_pred.txt;val_pred.txt文件的每一行对应一个检测到的目标,格式如下:
<image_id> <class_id> <confidence> <xmin> <ymin> <xmax> <ymax>
其中image_id为测试图片的id号即帧数(列于devkit/data/val.txt文件中,这个txt文件区别于上面的ImageSets/Main/下的txt,每行除了包括图片文件名(不含后缀),还有帧数), class_id 为物体的种类(参见devkit/data/meta_data.mat(需要修改)), confidence为算法对于这一预测的置信度,xmin ymin为目标框左上角点坐标,xmax ymax为目标框右下角点坐标。
3.用于评测算法的MATLAB程序位于devkit/evaluation/eval_detection.m。将第二步生成的val_pred.txt复制粘贴到devkit/data/目录下,运行.m程序之后可得知检测的mAP值。
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原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/5/4 23:54:56 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57