Ubuntu18.04实现Tensorflow框架下的Fasterrcnn目标检测

参考链接有，再次感谢各位前辈：

https://github.com/XuleiTao/ilove996/tree/master/tf-faster-rcnn

Faster R-CNN Github源码 tensorflow GPU下demo运行，训练，测试，验证，可视化。_CVDLML的博客-CSDN博客

python3+Tensorflow+Faster R-CNN训练自己的数据_北冥有杨其名为超的博客-CSDN博客

 Ubuntu+GPU+Tensorflow运行tf-faster-rcnn【光纤分类项目】 - 简书

 最近因为需要完成FasterRCNN的加速优化，找了一些资料，参考一些博客和github上的代码，找到了一个可能实现的，准备试一试。首先第一步要实现FasterRCNN的模型训练和检测，找到一个在前辈们努力的基础上实现的一个代码，现在记录下我走过的过程，供大家参考！也方便自己以后需要的时候回顾，持续更新..........

Faster_RCNN源码：GitHub - endernewton/tf-faster-rcnn: Tensorflow Faster RCNN for Object Detection

一、环境配置

1、系统：Ubuntu18.04

2、显卡：GTX 1060 　(后面有用先要确认)

lspci | grep -i vga
# 显卡是GeForce GTX 1060 6GB

3、虚拟环境（Anaconda3）

 一般情况下，我都是创建虚拟环境进行训练测试，因为很方便，用完后可以直接删掉，并且出错了可以重来，不用害怕死机，下面是我之前写的一个文章有Anaconda3的安装，有需要可以看看

Ubuntu18.04+CUDA10.0+cudnn7.6.5＋Anaconda3+pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0_beautifulback的博客-CSDN博客

 步骤：

conda create -n tf_fasterrcnn python==3.6

# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate tf_fasterrcnn
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda activate tf_fasterrcnn

 4、Tensorflow1.9 + cuda10.2+cudnn8.3.0

! ! !　当然你也可以用自己现有的版本，只是说你的cuda+cudnn需要和Tensorflow版本对应

! ! !　这个工程之前有博主（上面链接有，他用的是cuda==9.0）验证过tensorflow1.2.1不行，升级到tensorflow1.12.0版本太高，与CUDN9.0不兼容(CUDN9.0 + CUDNN7.0.5（安装参考此教程）tensorflow-gpu 1.7.0，python -m pip install tensorflow-gpu==1.7.0)

因为原博客是几年前写的当时的cuda用的是9.0，但是现在我大多数时候都是用的cuda==10.2，不想麻烦重新下旧版本，就直接在cuda10.2+cudnn8.3.0基础上找对应的Tensorflow的版本，有博客推荐用Tensorflow==1.9，于是我安装的1.9，实时证明可以成功了！

① cuda10.2+cudnn8.3.0安装：https://blog.csdn.net/m0_53397118/article/details/121896304

nvcc -V    # 查看cuda的版本

cat /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2    # 查看cudnn的版本

② Tensorflow==1.9安装：

conda install tensorflow-gpu=1.9

# 安装完成后，可以在环境中用下面的命令查看（我的是这样的）
(base) lh@lh:~$ conda activate tf_fasterrcnn
(tf_fasterrcnn) lh@lh:~$ python
Python 3.6.0 | packaged by conda-forge | (default, Feb  9 2017, 14:36:55) 
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-15)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>> tensorflow.__version__
'1.9.0'

但是刚刚安装完可能会出现这样的情况，可以看到最后import tensorflow也是对的，并且我也试过并不影响后面的使用，但是后来我还是看着不太舒服，想把这一串报错去掉，找到了原因。

我们一般现在创建虚拟换将python==3.6或者以上，都是自带的numpy==1.19.5，这与这个tensorflow版本有点冲突，需要降低numpy的版本，很简单！两条命令就可以解决：

参考：Numpy卸载与重装_多多有个梦想的博客-CSDN博客_卸载numpy

pip uninstall numpy    # Successfully uninstalled numpy-1.19.5(卸载高版本的numpy==1.19.5)

pip install numpy==1.16.4    # Successfully installed numpy-1.16.4(安装低版本numpy==1.16.4)
# pip install -U numpy== 1.16.4 (或可使用)

如果出现卸载不了numpy==1.19.5，可以直接在我们自己创建的虚拟环境中手动移动到回收站，在site-packages里面，
它的路径是（我的是）：/home/lh/anaconda3/envs/tf_fasterrcnn/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.19.5.dist-info，只删除numpy-1.19.5.dist-info，其他不动。

然后再执行上面两步，如果有红色报错或者黄色警告，但最终有#后面生成的部分，就表示成功了，可以用它查看：
import numpy
numpy.__version__  # 1.16.4

5、补充需要的包的安装 + 出现过的错误（后续执行过程有什么问题都可以在这里找）

# ModuleNotFoundError: No module named 'Cython'
pip install cython

# ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
pip install matplotlib

# ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
pip install opencv-python

# ModuleNotFoundError: No module named 'easydict'
pip install easydict

# AttributeError: 'version_info' object has no attribute '__version__'
pip install pyparsing==2.4.7

# ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'
pip install scipy  --user

# ModuleNotFoundError: No module named 'yaml'
pip install pyyaml

#可能出现的错误
TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'
由于Yaml 5.1版本后弃用了 yaml.load(file) 这个用法。Yaml 5.1版本之后就修改了需要指定Loader，通过默认加载​​器（FullLoader）禁止执行任意函数，使得此load函数的安全得到加强。
File "/home/lh/下载/tf-faster-rcnn/tools/../lib/model/config.py", line 362, in cfg_from_file
    yaml_cfg = edict(yaml.load(f))

改为：yaml_cfg = edict(yaml.safe_load(f))

二、文件配置和测试过程

 1. 从Github上克隆或直接打开下面的链接下载提取工程文件tf-asterr-cnn

git clone https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git

2. 根据自己电脑的显卡，更改对应的计算单元，在tf-faster-rcnn/lib/setup.py的第130行，GTX 1060对应的是sm_61。在这可以查到每种显卡对应的计算单元

# 我的路径如下
cd /home/lh/下载/tf-faster-rcnn/lib
vim steup.py

3. 在 tf-faster-rcnn/lib文件夹下运行下面的代码：

make clean      # 输出是：rm -rf */*.pyc 　 、   rm -rf */*.so
make            # 输出是编译的过程
cd ..           # 退回到tf-faster-rcnn根目录

 注意：这里结束后是在tf-faster-rcnn/文件夹下。

4. 安装COCO API（代码需要API来访问COCO dataset），按下面步骤运行即可：

cd data      # 这里是tf-faster-rcnn/data/文件夹下
git clone https://github.com/pdollar/coco.git
cd coco/PythonAPI      # 在data文件夹下，用上面的命令下载了coco文件夹，进入到里面的PythonAPI/文件夹下
make
cd ../../..      # 这里是退回到了tf-faster-rcnn/文件夹下

5. 下载数据（与其他下载VOC2007一样），这里下载完后是在tf-faster-rcnn/文件夹下。

①　Download the training, validation, test data and VOCdevkit（下载后有3个文件夹）

这个过程如下但很漫长，我下载并保存到了我的网盘中链接: Pascal VOC2007（提取码：htl5）

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　Extract all of these tars into one directory named VOCdevkit（解压后得到一个文件夹）

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

 ③　It should have this basic structure（这是看它的文件夹下有那些内容）

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

④　Create symlinks for the PASCAL VOC dataset（创建软连接）

cd $FRCN_ROOT/data
ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007

之前看了好多博客关于这一步没有详细的写，或者创建软连接不成功（这种简单的办法就是直接将上面得到的VOCdevkit文件夹直接复制到tf-faster-rcnn/data/文件夹下）

以我自己的为例，这里的$VOCdevkit可以创建绝对路径就能成功了，看到有个向上的箭头！

# (tf_fasterrcnn) lh@lh:~/下载/tf-faster-rcnn$ cd data
cd data    

# lh是我的用户名
ln -s /home/lh/下载/tf-faster-rcnn/VOCdevkit VOCdevkit2007  

 6. 下载预训练模型

./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh

 有几百M大小，下载速度慢，试过好像已经被删除了（这个文件夹里的文件就是这个作用）。提供以下网盘下载：voc_0712_80k-110k.tgz（提取码：9eob）、这里特别感谢：博主。下载的预训练模型为：voc_0712_80k-110k.tgz。

用下面的命令解压.tgz得到voc_2007_trainval+voc_2012_trainval文件夹：

tar xvf voc_0712_80k-110k.tgz

至此，tf-faster-rcnn/data/文件夹下的所需的文件都已经准备齐全了！（蓝色的是本来有的、红色是后期下载准备的、橘色的就是创建的软连接）

 7. 创建一个文件夹和一个软链接以使用预训练模型

在tf-faster-rcnn根目录创建一个output文件夹并且在其中存放预训练模型的软链接，使用软连接来使用预训练模型，output文件夹中会在每次训练后存放训练好的模型，步骤：

    NET=res101
    TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
    mkdir -p output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
    cd output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
    ln -s ../../../data/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval ./default
    cd ../../..      # 这里介绍后是在tf-faster-rcnn/文件加下

8. 测试demo（这里我的电脑用的GPU_ID= 0）

GPU_ID=0

CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPU_ID} ./tools/demo.py

运行过程：

测试的图片在/tf-faster-rcnn/data/demo文件里

有的博客写的是 GPU_ID = 01，但是我用这个会出现下面的错误，于是改为GPU_ID = 0，如果在测试过程中也有这样的错误（no CUDA-capable device is detected），你可以改改！

重点来了！忙了这么就终于可以看看效果了（会连续弹出好多张），其中一张结果如图：

demo.py效果图

 三、使用训练好的faster模型对数据进行测试

在tf-faster-rcnn/文件目录下运行：

GPU_ID=0
./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh $GPU_ID pascal_voc_0712 res101

这里有点地方需要改：首先把 tf-faster-rcnn/lib/datasets/voc_eval.py的第121行的

with open(cachefile,'w') as f

修改为：
with open(cachefile,'wb') as f

同时还要把第105行的 

cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile)

修改为：
cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile.split("/")[-1].split(".")[0])

过程中可能会出现问题，在上面第一大点的第5小点有相关解决办法（如果之前你已经安装了相应的包，应该在运行过程中就没有问题了），过程如图：

未完全测试完，待续.................

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会在output文件夹下建立一个路径为：
/output/res101/voc_2007_test/default/res101_faster_rcnn_iter_110000/
的文件夹，res101代表网络名称，voc_2007_test代表数据集，与训练不同，该文件夹下不再是模型文件，tf-faster-rcnn平台搭建完成！

四、train: