Oriented R-CNN完整复现HRSC2016以及训练自己的HBB数据集(DIOR)

一、复现前言

这个代码我硬生生的撸了3天，具体原因很简单适用于Linux系统，我尝试过自己笔记本的RTX3060显卡，前期OBBDetection安装老是出错。我还在一些服务器尝试，但都是windows的系统，都GG了，所以花钱跑在了平台，才运行了起来。

这个工程是适用于OBB标注的格式，一些博客的讲解也都是关于跑OBB标注的数据集，如果不知道OBB和HBB的标注区别请自行搜索。【代码工程本就有HBB的程序，稍微改一下即可】

 二、环境安装

 2.1、新建环境

#新建obbdetection 环境

conda create -n obbdetection python=3.6 -y
source activate obbdetection

#安装pytorch(请根据自己的cuda进行安装)
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

2.2、OBBDetection和BboxToolkit

（1）将官方的https://github.com/jbwang1997OBBDetection和BboxToolkit打包下来，将OBBDetection里面的BboxToolkit替换掉即可，先安装BboxToolkit再安装OBBDetection。

#安装BboxToolkit(默认主目录在OBBDetection下)

cd BboxToolkit
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"
cd ..

（2）安装mmcv和mmpycocotools，将{mmcv_version}替换为1.4.0我测的没有问题记得换掉后面的配置，mmpycocotools安装的时候有爆红，但是不影响我这边。

pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html --no-cache-dir

pip install mmpycocotools

（3）安装OBBDetection，如果这一步没有问题，就配置ok!

pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

三、Demo、训练、测试

3.1、跑Demo

（1）下载预训练权重，可以下载faster_rcnn_orpn_r50_fpn_3x_hrsc_epoch36.pth，我按照这个继续，进行测试。linux如果有界面的话，是有show image的，代码在mmdet/apis/inference.py下

plt.imshow(mmcv.bgr2rgb(img))
plt.show()

（2）如果没有界面的话，在这个程序后加上下面的代码，运行完以后会保存在主目录下

plt.savefig('./demo.jpg')

（3）下面是结果，挺不错的

 3.2、训练

（1）将HRSC2016数据集放在OBBDetection/data/HRSC2016，修改训练的数据集路径文件在configs/obb/base/datasets/hrsc.py，可在configs/obb/_base_/schedules/schedule_3x.py对跑的轮数进行修改。

total_epochs = 200

（2）重头训练和继续训练

#重新训练

python tools/train.py configs/obb/oriented_rcnn/faster_rcnn_orpn_r50_fpn_3x_hrsc.py --work-dir work_dirs 

#继续训练

python tools/train.py configs/obb/oriented_rcnn/faster_rcnn_orpn_r50_fpn_3x_hrsc.py --work-dir work_dirs >xxxcbtrain202204051625.log 2>&1 &

3.3、测试

对第5轮进行测试

python tools/test.py configs/obb/oriented_rcnn/faster_rcnn_orpn_r50_fpn_3x_hrsc.py /root/OBBDetection/work_dirs/epoch_5.pth --eval mAP

四、跑自己的数据集，包括HBB类型的数据集（DIOR）

4.1、将数据集放在data下DIOR

4.2、进入到BboxToolkit\BboxToolkit\datasets\misc.py下，查看根据自己的需求修改，如果跑别的数据集的话，在DIOR的基础上修改

4.3、进入到configs\obb\_base_\datasets\dior.py下，修改代码obb改成hbb，修改自己的数据集路径

data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=4,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        xmltype='hbb',
        imgset=data_root + 'ImageSets/Main/trainval.txt',
        ann_file=data_root + 'Annotations',
        img_prefix=data_root + 'JPEGImages/',
        pipeline=train_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        xmltype='hbb',
        imgset=data_root + 'ImageSets/Main/test.txt',
        ann_file=data_root + 'Annotations',
        img_prefix=data_root + 'JPEGImages/',
        pipeline=test_pipeline))
evaluation = None

4.4、在configs\obb\oriented_rcnn下新建模型文件faster_rcnn_orpn_r50_fpn_3x_dior.py，直接复制faster_rcnn_orpn_r50_fpn_3x_hrsc.py的代码，直接修改数据集即可！

_base_ = [
    '../_base_/datasets/dior.py',
    '../_base_/schedules/schedule_3x.py',
    '../../_base_/default_runtime.py'
]


model = dict(
    type='OrientedRCNN',
    pretrained='torchvision://resnet50',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    rpn_head=dict(
        type='OrientedRPNHead',
        in_channels=256,
        feat_channels=256,
        anchor_generator=dict(
            type='AnchorGenerator',
            scales=[8],
            ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
            strides=[4, 8, 16, 32, 64]),
        bbox_coder=dict(
            type='MidpointOffsetCoder',
            target_means=[.0, .0, .0, .0, .0, .0],
            target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.5]),
        loss_cls=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0)),
    roi_head=dict(
        type='OBBStandardRoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='OBBSingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlignRotated', out_size=7, sample_num=2),
            out_channels=256,
            extend_factor=(1.4, 1.2),
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
        bbox_head=dict(
            type='OBBShared2FCBBoxHead',
            start_bbox_type='obb',
            end_bbox_type='obb',
            in_channels=256,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=1,
            bbox_coder=dict(
                type='OBB2OBBDeltaXYWHTCoder',
                target_means=[0., 0., 0., 0., 0.],
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1]),
            reg_class_agnostic=True,
            loss_cls=dict(
                type='CrossEntropyLoss',
                use_sigmoid=False,
                loss_weight=1.0),
            loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0,
                           loss_weight=1.0))))
# model training and testing settings
train_cfg = dict(
    rpn=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.7,
            neg_iou_thr=0.3,
            min_pos_iou=0.3,
            match_low_quality=True,
            gpu_assign_thr=200,
            ignore_iof_thr=-1),
        sampler=dict(
            type='RandomSampler',
            num=256,
            pos_fraction=0.5,
            neg_pos_ub=-1,
            add_gt_as_proposals=False),
        allowed_border=0,
        pos_weight=-1,
        debug=False),
    rpn_proposal=dict(
        nms_across_levels=False,
        nms_pre=2000,
        nms_post=2000,
        max_num=2000,
        nms_thr=0.8,
        min_bbox_size=0),
    rcnn=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.5,
            neg_iou_thr=0.5,
            min_pos_iou=0.5,
            match_low_quality=False,
            ignore_iof_thr=-1,
            iou_calculator=dict(type='OBBOverlaps')),
        sampler=dict(
            type='OBBRandomSampler',
            num=512,
            pos_fraction=0.25,
            neg_pos_ub=-1,
            add_gt_as_proposals=True),
        pos_weight=-1,
        debug=False))
test_cfg = dict(
    rpn=dict(
        nms_across_levels=False,
        nms_pre=2000,
        nms_post=2000,
        max_num=2000,
        nms_thr=0.8,
        min_bbox_size=0),
    rcnn=dict(
        score_thr=0.05, nms=dict(type='obb_nms', iou_thr=0.1), max_per_img=2000))

4.5、按照第三部分进行最后的训练，测试即可！

结语：感谢您的观看，如果有什么疑问或者文章有什么不妥欢迎提出问题，以上内容仅用于学习！！！