Faster RCNN 训练中的一些问题及解决办法

今天使用Faster RCNN训练自己的数据的时候，出现了一些因为boost或者是numpy版本不兼容导致的问题，经过各种查资料和求助大神，总算是顺利把网络跑起来了。下面内容都是今天亲测出现的问题并与其对应的解决方案，和大家一起分享，也便于我以后查看。

训练方法：在配置好Faster RCNN之后，准备好自己的数据，修改网络的配置文件和相应的训练脚本满，使用end to end 的训练方法，在$py-faster-rcnn的根目录下执行：./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc 。以下都是执行该脚本后出现的问题。

Problem 1

AttributeError: 'module' object has no attribute ‘text_format'

解决方法：在/home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/train.py的头文件导入部分加上 ：import google.protobuf.text_format

Problem 2

TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index 

这里是因为numpy版本不兼容导致的问题，最好的解决办法是卸载你的numpy，安装numpy1.11.0。如果你和笔者一样不是服务器的网管，没有权限的话，就只能自己想办法解决了。
修改如下几个地方的code：

1) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/roi_data_layer/minibatch.py

将第26行：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)
改为：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

2) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/datasets/ds_utils.py

将第12行：hashes = np.round(boxes * scale).dot(v)
改为：hashes = np.round(boxes * scale).dot(v).astype(np.int)

3) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/test.py

将第129行： hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v)
改为： hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v).astype(np.int)

4) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py

将第60行：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)
改为：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

Problem3

TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

这里还是因为numpy版本的原因，最好的解决办法还是换numpy版本（见problem2），但同样也有其他的解决办法。
修改 /home/lzx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py，转到123行：

for ind in inds:
        cls = clss[ind]
        start = 4 * cls
        end = start + 4
        bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]
        bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS
    return bbox_targets, bbox_inside_weights

这里的ind，start，end都是 numpy.int 类型，这种类型的数据不能作为索引，所以必须对其进行强制类型转换，转化结果如下：

for ind in inds:
        ind = int(ind)
        cls = clss[ind]
        start = int(4 * cos)
        end = int(start + 4)
        bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]
        bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS
    return bbox_targets, bbox_inside_weights

以上内容是笔者在训练自己的datasets时候出现的一些问题，大部分还是因为Faster RCNN 发布的时候使用的一些库现在都升级了，所以需要对代码中一些细节进行修改！