Faster-RCNN实现物体检测

代码地址：https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF

软件要求：tensorflow 和python包：cpython、python-opencv、easydict

python包安装命令行：sudo apt-get install cython python-opencv

                                 sudo pip install easydict

硬件要求：For training the end-to-end version of Faster R-CNN with VGG16, 3G of GPU memory is sufficient (using CUDNN）

demo运行步骤  

1、获取代码 

git clone --recursive https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF.git

2、建立cyphon模块 

cd $FRCN_ROOT/lib
make  （在下载的faster rcnn根目录下的lib文件下执行make）

3、 下载在PASCAL VOC 2007上训练的模型去测试 

模型地址：https://drive.google.com/open?id=0ByuDEGFYmWsbZ0EzeUlHcGFIVWM或

                 https://www.dropbox.com/s/cfz3blmtmwj6bdh/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt?dl=0

4、运行demo

cd $FRCN_ROOT （在faster rcnn根目录下运行）
python ./tools/demo.py --model model_path

运行demo过程中遇到的错误

1、g++: error: roi_pooling_op.cu.o: No such file or directory

解决：Setting the following should make it work (it worked at least for me)
(1) export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin/ (or your corresponding cuda path) for your terminal
(2) In make.sh file inside lib directory, do CXXFLAGS='-D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED'

2、importerror: no module named gpu_nms

解决：I have solved the problem of generating gpu_nms.so by revising cudaconfig = {'home':home, 'nvcc':nvcc, 'include': pjoin(home, 'include'), 'lib64': pjoin(home, 'lib64')} as cudaconfig = {'home':home, 'nvcc':nvcc, 'include': pjoin(home, 'include'), 'lib64': pjoin(home, 'lib')}

3、ensorflow.python.framework.errors.NotFoundError: /home/Projects/Faster-RCNN_TF/tools/../lib/roi_pooling_layer/roi_pooling.so: undefined symbol: _ZN10tensorflow7strings6StrCatB5cxx11ERKNS0_8AlphaNumE

解决： revise the CUDA_PATH and add -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 in /lib/make.sh

update as:

g++ -std=c++11 -shared -o roi_pooling.so roi_pooling_op.cc  -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 \ roi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC $CXXFLAGS \ -lcudart -L $CUDA_PATH/lib64 

训练模型步骤：

1、下载 VOCdevkit的训练验证和测试集

wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

2、解压上面下载的三个压缩包

tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar 

严格按照命令解压，这样解压后的文件嵌套形式不会变。

三个压缩文件解压后文件存储在一个文件夹VOCdekit下，这个文件夹下包含VOCcode和VOC2007等文件夹，结构如下：

$VOCdevkit/                           # development kit
$VOCdevkit/VOCcode/                   # VOC utility code
$VOCdevkit/VOC2007                    # image sets, annotations, etc.
# ... and several other directories ...

3、手动将下载的数据集文件夹VOCdevkit修改名字为VOCdevkit2007放入faster rcnn目录下的Data文件夹里。也可以通过以下代码实现，改名字是因为代码中是VOCdevkit2007

cd $FRCN_ROOT/data
ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007 

4、下载预训练模型，即将其参数作为我们训练模型的初始化参数

下载地址：https://drive.google.com/open?id=0ByuDEGFYmWsbNVF5eExySUtMZmM或

                 https://www.dropbox.com/s/po2kzdhdgl4ix55/VGG_imagenet.npy?dl=0

并在faster rcnn目录下的data文件夹下新建文件夹pretrain_model，将下载好的预训练模型VGG_imagenet.npy放进去。

5、训练和测试模型

cd $FRCN_ROOT
./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh $DEVICE $DEVICE_ID VGG16 pascal_voc

其中$device要换成自己的硬件，即gpu 。  $device_id换成自己的硬件号，级0或者1或者......

训练和测试模型中遇到的错误：

1、训练完模型后会出现如下错误

Wrote snapshot to $Faster-RCNN_TF/output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt

grep: experiments/logs/faster_rcnn_end2end_VGG16_.txt.2017-09-14_21-36-10: No such file or directory
+ python ./tools/test_net.py --device gpu --device_id 0 --weights --imdb voc_2007_test --cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml --network VGGnet_test

test_net.py: error: argument --weights: expected one argument

这是因为tensorflow问题并没有在/output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval 中生成VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt文件

解决方法：

Tensorflow has been updated and is saving 3 types of check points (instead of only 1). You will need to change the line in the FASTER-RCNN_TF/fast_rcnn/train.py :

self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=100)
to:
self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=100,write_version=saver_pb2.SaverDef.V1)

And add this in the same train.py file preamble:
from tensorflow.core.protobuf import saver_pb2

重新训练完成后在$Faster-RCNN_TF/output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval中生成VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt文件，然后运行python ./tools/test_net.py --device gpu --device_id 0 --weights output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt --imdb voc_2007_test --cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml --network VGGnet_test测试模型

训练自己的数据集（这里我以检测一类物体为例n_classes = 2）

1、制作数据集

简单起见，我把自己的数据集整理成和Pascal voc一样的数据格式。VOC2007下应该有Annotations、ImageSets和JPEGImages三个文件夹，其中：Annotations是标注数据xml文件，JPEGImages是和Annotations中的xml文件一一对应的图片文件，两个文件除了后缀分别是.xml和.jpg，其他部分应该一样，都应该是六位数字，比如：000001.jpg和000001.xml。ImageSets下有一个Main文件夹，文件夹内有trainval.txt、train.txt、val.txt和test.txt四个文件，文件中是图片名称，不带后缀.jpg和.xml，单纯的数字。

对数据集图片进行标注，每张图片均可得到相应的xml文件，参考这里http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897安装标注工具LabelImg，安装完成后，./labelImg.py打开标注工具，标注并生成xml文件。下面将文件名存为txt格式，首先将xml文件或者jpg文件夹中的内容分为四部分这里以xml文件为例，分为train、val、trainval和test四个文件夹，里面是相应的xml文件。这里我按照作者的数据集比例来训练数据，其中trainval和test基本上为1：1，两个加起来是总的数据集。trainval中train和val数目基本也是1：1。下面利用这四个文件夹生成相应的 trainval.txt、train.txt、val.txt和test.txt四个文件。参照这里https://jingyan.baidu.com/article/656db918a7e848e381249c0e.html，其中公式"ren "&A1&" "&B1 用于批量修改文件名，公式=left(文件全名,find(".",文件全名)-1) 文件全名即是A1，用于只保留文件名不带后缀，即可生成txt文件。

2、修改部分文件

lib/pascal_voc.py --> change the classes   n_classes = 2
tools/demo.py --> change the classes

VGGnet_train.py --> change the classes

VGGnet_test.py --> change the classes

如果修改的.py文件有相应的.pyc文件，一定要再次编译生成新的.pyc文件。

import py_compile py_compile.compile('/path/to/foo.py')

3、训练完成后用上述的测试脚本得出正确率

运行python ./tools/test_net.py --device gpu --device_id 0 --weights output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt --imdb voc_2007_test --cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml --network VGGnet_test测试训练好的模型

4、运行demo看看实际框出的图

python ./tools/demo.py --model output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt