Faster R-CNN:tf-faster-rcnn代码结构

Section 1: ./tf-faster-rcnn目录:

├── data     //数据目录主要保存一些数据集比如VOC2007、coco等
│   ├── cache   //保存一些数据集的训练集和测试集的proposals,比如voc_2007_test_gt_roidb.pkl,格式[{ },{ },...,{ }]。程序首先从这读取，如果文件存在
                      //否则读取.xml文件得到proposal,同时在该目录下生成对应的.pkl文件  Note:训练集合和测试集变化了，一定的先delete该目录下的对应的.pkl文件
│   ├── cache.tgz  
│   ├── coco        //Python COCO API. The code requires the API to access COCO dataset.      
│   ├── demo        //保存几张图片(.jpg文件)，用于演示demo
│   ├── imagenet_weights  //保存在ImageNet数据集训练好的分类模型(比如vgg16,res101),vgg16.ckpt和res101.ckpt
│   ├── readme.txt
│   ├── res101_voc_0712_80k-110k.tgz    //原文件名为voc_0712_80k-110k.tgz  faster-rcnn(res101)的模型压缩文件
│   ├── res101_voc_2007_trainval+voc_2012_trainval //由原名为voc_0712_80k-110k.tgz解压出来的，faster-rcnn(res101)的模型
│   ├── scripts                 //包含fetch_faster_rcnn_models.sh,该脚本可用来下载训练好的faster-rcnn模型
│   ├── vgg16_voc_0712_80k-110k.tgz     //原文件名为voc_0712_80k-110k.tgz  faster-rcnn(vgg16)的模型压缩文件             
│   ├── vgg16_voc_2007_trainval+voc_2012_trainval  //由原名为voc_0712_80k-110k.tgz解压出来的，faster-rcnn(vgg16)的模型
│   ├── VOCdevkit       //PASCAL VOC 2007数据集开发工具箱
│   ├── VOCdevkit2007 -> VOCdevkit   //软连接
│   └── wget-log      //下载模型的日志文件
├── docker      //adding dockerfiles for different cuda versions
│   ├── Dockerfile.cuda-7.5
│   └── Dockerfile.cuda-8.0
├── experiments
│   ├── cfgs    //保存$NET.yml文件，针对具体网络的配置参数
│   ├── logs    //保存每次训练和测试的日志
│   └── scripts //保存三个.sh脚本，用于demo演示、测试和训练
├── lib    //
│   ├── datasets   //基类imdb  针对具体数据集的派生类如pascal_voc  coco 
│   ├── layer_utils  //与anchor proposal相关
│   ├── Makefile
│   ├── model   //config配置文件   nms bbox test train_val等
│   ├── nets    //基类Network，针对具体网络的派生类(如mobilenet_v1，resnet_v1，vgg16)
│   ├── nms     //c和cuda的加速代码，生成共享库(.so)
│   ├── roi_data_layer  //RoI层
│   ├── setup.py  //用于构建Cython模块
│   └── utils  //一些辅助工具，计时、可视化 
├── LICENSE
├── output  //保存训练模型和测试结果 具体见section 2.
│   ├── res101
│   └── vgg16
├── README.md
├── run_demover1.sh   //演示demo
├── run_test.sh       //测试
├── run_train.sh      //训练+测试
├── tensorboard       //可视化tensorboard
│   ├── res101
│   └── vgg16
└── tools
    ├── convert_from_depre.py
    ├── demo.py      
    ├── demover1.py      //demo
    ├── _init_paths.py
    ├── _init_paths.pyc
    ├── __pycache__
    ├── reval.py     
    ├── test_net.py      //测试
    └── trainval_net.py  //训练

Section 2: /tf-faster-rcnn/output目录

├── res101   //在faster-rcnn(res101)
│   ├── voc_2007_test    //测试结果，按类别保存的.pkl文件
│   │   └── default
│   ├── voc_2007_trainval   //训练的模型保存在该文件夹下
│   │   └── default
│   └── voc_2007_trainval+voc_2012_trainval  //在voc_07+voc_12上训练好的faster-rcnn(res101)模型 从/data目录下软链接过来的
└── vgg16
    ├── voc_2007_test     //测试结果，按类别保存的.pkl文件
    │   └── default
    ├── voc_2007_trainval  //训练的模型保存在该文件夹下
    │   └── default
    └── voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
        └── default -> ../../../data/vgg16_voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/   //软链接过来的faster-rcnn(vgg6)模型