faster rcnn训练自己的数据集（pytorch版）

更新：open-mmlab更优秀、易操作的faster rcnn实现 mmdetection

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• 环境：Win10+Anaconda3+Python3.8.8+Pytorch1.8.1
• 代码下载：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0

一、安装依赖

1. pip安装所有python依赖项，windows下的pycocotools使用pip安装也无法支持，需要手动编译

   pip install -r requirements.txt
   

2. 编译cuda依赖项

   cd lib
   python setup.py build develop
   

二、创建文件夹

1. 在faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\目录下创建data和models文件夹，models文件夹可以在trainval_net.py文件中61行自定义，用于存放训练中保存的模型
2. 再在faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\data\目录下创建pretrained_model文件夹，用于存放resnet101_caffe.pth预训练模型

三、修改源程序

1. 修改faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\datasets\pascal_voc.py中的self._devkit_path、self._data_path和self._classes，修改后结果如下图

   self._devkit_path='./data/VOCdevkit'
   self._data_path='./data/VOCdevkit/VOC2007'
   self._classes = ('__background__','person')
   

2. 修改faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\roi_data_layer\minibatch.py和faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\demo.py中imread的import方式，否则会出现ImportError: cannot import name ‘imread’ from 'scipy.misc...报错，修改后结果如下图

   from scipy.misc import imread
   修改为
   from imageio import imread
   

四、训练模型

python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --epochs 50 --nw 4 --bs 8 --lr 0.0001 --cuda