对Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master训练模型的评价mAP

对模型评估，我们需要得到的文件：

1.各类检测到的目标框txt文件。需要通过下面对程序生成。

    txt文件内容如下，第一列是图像名字（不带后缀），第二列是置信度，剩下依次是xmin、ymin、xmax、ymax

2.Annotations文件。制作VOC数据集时候就会有,.\data\VOCdevkit2007\VOC2007\Annotations下

3.验证图像名字列表,这4个文件中，评估时候用到的是test.txt。

4.test_net.py 文件

 

废话不多说，接下来修改相关代码，得到我们需要的文件

一、新建test_net.py文件

放Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master 根文件夹。

#!/usr/bin/env python

# --------------------------------------------------------
# Tensorflow Faster R-CNN
# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]
# Written by Xinlei Chen, based on code from Ross Girshick
# --------------------------------------------------------

"""
Demo script showing detections in sample images.
See README.md for installation instructions before running.
"""
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import argparse
import os

import tensorflow as tf
from lib.nets.vgg16 import vgg16
from lib.datasets.factory import get_imdb
from lib.utils.test import test_net

# NETS = {'vgg16': ('vgg16_faster_rcnn_iter_70000.ckpt',), 'res101': ('res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt',)}
NETS = {'vgg16': ('vgg16_faster_rcnn_iter_40000.ckpt',)}   #训练输出模型
DATASETS = {'pascal_voc': ('voc_2007_trainval',), 'pascal_voc_0712': ('voc_2007_trainval+voc_2012_trainval',)}



def parse_args():
    """Parse input arguments."""
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Tensorflow Faster R-CNN test')
    parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16 res101]',
                        choices=NETS.keys(), default='vgg16')
    parser.add_argument('--dataset', dest='dataset', help='Trained dataset [pascal_voc pascal_voc_0712]',
                        choices=DATASETS.keys(), default='pascal_voc')
    args = parser.parse_args()

    return args


if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()

    # model path
    demonet = args.demo_net
    dataset = args.dataset
    tfmodel = os.path.join('output', demonet, DATASETS[dataset][0], 'default', NETS[demonet][0])  #模型路径
    # 获得模型文件名称
    filename = (os.path.splitext(tfmodel)[0]).split('\\')[-1]
    filename = 'default' + '/' + filename
    imdb = get_imdb("voc_2007_test")  # 得到
    imdb.competition_mode('competition mode')
    if not os.path.isfile(tfmodel + '.meta'):
        print(tfmodel)
        raise IOError(('{:s} not found.\nDid you download the proper networks from '
                       'our server and place them properly?').format(tfmodel + '.meta'))

    # set config
    tfconfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
    tfconfig.gpu_options.allow_growth = True

    # init session
    sess = tf.Session(config=tfconfig)
    # load network
    if demonet == 'vgg16':
        net = vgg16(batch_size=1)
    # elif demonet == 'res101':
    # net = resnetv1(batch_size=1, num_layers=101)
    else:
        raise NotImplementedError
    net.create_architecture(sess, "TEST", 9,  #  记得修改第3个参数为：类别数量+1
                            tag='default', anchor_scales=[8, 16, 32])
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, tfmodel)

    print('Loaded network {:s}'.format(tfmodel))
    test_net(sess, net, imdb, filename, max_per_image=100)
    sess.close()

需要自行修改的地方：

1.改为自己训练输出对ckpt文件名

NETS = {'vgg16': ('vgg16_faster_rcnn_iter_40000.ckpt',)}   #训练输出模型

2.修改第3个参数为：类别数量+1

 net.create_architecture(sess, "TEST", 9,  #  记得修改第3个参数为：类别数量+1
                            tag='default', anchor_scales=[8, 16, 32])

二、修改pascal_voc.py文件（默认在.\lib\datasets\文件夹下）

1.36行左右：修改类别名，注意__background__保留

 self._classes = ('__background__',  # always index 0
                          'cls1', 'cls2', 'cls3', 'cls4', 'cls5', 'cls6')

2.函数_do_python_eval中添加画图代码

3.确保有这个文件夹，可修改也可自行创建

三、修改voc_eval.py文件

1.修改路径

2.修改文件路径和名

 

最后运行test_net.py，程序会打印出评估结果

切记，改变测试图像评估模型时候，记得删除annots.pkl文件。

默认在.\data\VOCdevkit2007\annotations_cache下

部分路径可能要根据实际情况进行修改，切勿生搬硬套。

 

参考博客：

https://blog.csdn.net/sihaiyinan/article/details/89417963#commentBox

https://blog.csdn.net/ff_xun/article/details/82354999#commentBox