mmdetection 训练 Faster R-CNN

训练步骤

0. 安装 labelme

   conda create --name=labelme python=3.6
   conda activate labelme
   pip install pyqt5
   pip install labelme
   

1. 安装 scikit-image，scipy

   pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

2. 运行 ..\data\coco\train2014\ 中 labelme2coco.py，生成 instances_train2014.json，并复制到..\data\coco\annotations\中

3. 运行 ..\data\coco\val2014\ 中 labelme2coco.py，生成 instances_val2014.json，并复制到..\data\coco\annotations\中

4. 修改change.py 并运行:

   pretrained_weights  = torch.load('F:\\BaiduNetdiskDownload\\mmdetection\\mmdetection-1.1.0\\checkpoints\\faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth')
   num_class = 类别 + 1
   torch.save(pretrained_weights, "F:\\BaiduNetdiskDownload\\mmdetection\\mmdetection-1.1.0\\faster_rcnn_r50_fpn_1x_%d.pth"%num_class)
   

   可以看到文件夹里多出一个文件: faster_rcnn_r50_fpn_1x_2.pth

5. mmdetection-1.1.0\mmdet\utils\collect_env.py 注释42-44行

   #gcc = subprocess.check_output('gcc --version | head -n1', shell=True)
   #gcc = gcc.decode('utf-8').strip()
   #env_info['GCC'] = gcc
   

6. 修改mmdetection-1.1.0\configs\My_faster_rcnn_r50_fpn_1x.py:

   训练类别数: num_classes = 类别+1
   训练次数: total_epochs = 10
   学习率: lr = 0.02 
   第2步生成的权重文件: load_from = 'F:\\BaiduNetdiskDownload\\mmdetection\\mmdetection-1.1.0\\faster_rcnn_r50_fpn_1x_2.pth'
   训练多少次保存一次权重: checkpoint_config = dict(interval=5)
   填写你的val2014文件夹图片数目:  
   log_config = dict(
       interval=10,
       hooks=[
           dict(type='TextLoggerHook'),
           # dict(type='TensorboardLoggerHook')
       ])
   

7. 修改mmdetectio_fasterrcnn\mmdet\datasets\coco.py 中 CLASSES 为自己要训练的类别名称: CLASSES = ('dog')

8. 开始训练: python tools/train.py configs/My_faster_rcnn_r50_fpn_1x.py

9. 这一步可能会报错，不用理会:

   'tail' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
   'gcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
   

10. 但如果这一步报错是: OSError: symbolic link privilege not held，需要以管理员模式打开进行运行
    

测试训练结果

0. 训练模型在: F:\BaiduNetdiskDownload\mmdetection\mmdetection-1.1.0\work_dirs\faster_rcnn_r50_fpn_1x\

1. 修改demo.py:

   config_file = 'configs/My_faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'
   checkpoint_file = 'work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x/epoch_10.pth'
   
   img = 'data/coco/val2014/000021.jpg'
   

2. 运行demo.py: python demo.py，这一步可能会报错:

   Traceback (most recent call last):
   File "demo.py", line 16, in 
   	show_result(img, result, model.CLASSES)
   File "F:\BaiduNetdiskDownload\mmdetection\mmdetection-1.1.0\mmdet\apis\inference.py", line 143, in show_result
   	assert isinstance(class_names, (tuple, list))
   AssertionError                                             
   

   因为类别中只有一类，所以需要适当修改，详情参考:解决方案

   上面的错误将通过 mmdet/apis/inference.py 第143行，修改

   assert isinstance(class_names, (tuple, list))
   

   为

   assert isinstance(class_names, (tuple, list, str))