在前两篇博客中我们分别[配置了环境](https://blog.csdn.net/King_key/article/details/84781608)和进行了[demo的测试](https://blog.csdn.net/King_key/article/details/84900581),接下来我们训练自己的图像数据并进行检测.
### (1)制作数据集
我们采用VOC2007的数据模板,进行数据制作
- VOC2007数据文件图:
```shell
VOC2007
├── Annotations #图像标签文件,是.xml格式
├── ImageSets
│ ├── Layout
│ ├── Main #训练和测试用到的数据文件
│ └── Segmentation
└── JPEGImages #图像文件
#Layout和Segmentation文件在这里不需要
```
- 采用[labelimg](https://github.com/tzutalin/labelImg)进行图像标记.可以[下载](https://pan.baidu.com/s/1t3usWCqnkgN7NtGyvNVPCw),直接运行可能会出现错误,先根据项目网址中的提示安装依赖文件,再运行.
- 修改data/predefined_classes.txt文件,改成自己的类名
- 运行程序,界面如下图所示:
- 点击Change Save Dir修改标签文件的保存目录
- 点击Open Dir ,打开图片路径
- 点击图片进行标注,如下图
详细的使用可以参考网上的其他说明.至此,标签数据我们已经做好.我们将制作的数据按照VOC2007的格式进行放入.
-生成训练,测试数据.在这里,我们利用代码来生成
```python
import os
import random
def _main():
trainval_percent = 0.5
train_percent = 0.5
xmlfilepath = 'Annotations'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftest.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftrain.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()
if __name__ == '__main__':
_main()
```
将程序文件放在VOC2007文件夹下(本人是按照这个路径进行编写的),其中trainval_percent与 train_percent可以根据需要修改,随后执行,会生成四个文件
```shell
/ImageSets/Main$ tree
.
├── test.txt
├── train.txt
├── trainval.txt
└── val.txt
```
在VOC数据中,对图像的像素比例有一定的要求,因此我们将图像进行修改.代码如下:
```python
import cv2
import os
file_path='./JPEGImages/'
for filename in os.listdir(file_path):
print(filename)
img=cv2.imread(file_path+filename)
size=cv2.resize(img,(500,375))
cv2.imwrite(file_path+filename,size)
if img is not None:
continue
```
现在,我们自己的数据集总算是完成了,将制作好的数据集与原先的数据进行替换,就可以开始训练自己的模型了.
### (2) 训练自己的数据模型
- 在lib/pascal_voc.py文件中,修改类别参数
```python
self._classes = ('__background__', # always index 0
'#自己的类名'
```
- 在train_faster_rcnn.sh和test_faster_rcnn.sh修改
```python
ITEMS=#自己设置,本人设置为10000
```
- 在项目根目录下执行
```shell
./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc_0712 res101
```
此时会生成:```output```和```tensorboard```文件
```shell
output #生成的训练模型
└── res101
├── voc_2007_test
│ └── default
│ └── res101_faster_rcnn_iter_100
│ ├── detections.pkl
│ ├── license_pr.pkl
│ └── _pr.pkl
└── voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
└── default
├── checkpoint
├── res101_faster_rcnn_iter_10000.ckpt.data-00000-of-00001
├── res101_faster_rcnn_iter_10000.ckpt.index
├── res101_faster_rcnn_iter_10000.ckpt.meta
├── res101_faster_rcnn_iter_10000.pkl
tensorboard #可视化文件,可利用命令tensorboard --logdir=tensorborad/res101进行可视化观察
└── res101
└── voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
├── default
│ ├── events.out.tfevents.1545706608.guo-ThinkPad-E550
│ ├── events.out.tfevents.1545711447.guo-ThinkPad-E550
│ ├── events.out.tfevents.1545732554.guo-ThinkPad-E550
│ └── events.out.tfevents.1545818970.guo-ThinkPad-E550
└── default_val
├── events.out.tfevents.1545706693.guo-ThinkPad-E550
├── events.out.tfevents.1545711504.guo-ThinkPad-E550
├── events.out.tfevents.1545732622.guo-ThinkPad-E550
└── events.out.tfevents.1545819033.guo-ThinkPad-E550
```
### (3)最后,就是测试了
修改demo.py
- 修改类名
```python
CLASSES = ('__background__',
'#自己的类')
```
- 修改模型
```python
NETS = {'vgg16': ('vgg16_faster_rcnn_iter_70000.ckpt',),'res101': ('res101_faster_rcnn_iter_10000.ckpt',)}#其中的10000,是我自己的训练设置,个人要根据自己的设置修改,一定要和初始设置的参数一致
```
- 修改测试图片
原文是:
```python
im_names=['#demo中图片的名称']
```
本人进行了修改,遍历文件夹下所有的图片进行读取,修改代码如下
```python
im_path='#图片文件的路径'
im_names = os.listdir(im_path)
#这里的im_path是以项目的根路径进行设置的,此时如果你读取的不是demo或者demo下的文件夹,那就需要再修改一处
#im_file = os.path.join(cfg.DATA_DIR, 'demo', image_name)其中的demo就要根据自己的进行修改
```
- 执行测试,执行命令
```shell
./tools/demo.py
```
在这里,如果图片太多,或者不想显示的时候,可以进行结果的保存,添加一行代码,如下:
```python
demo(sess,net,im_name)
plt.savefig('./../data/demo-show/'+im_name)
#前面是路径,demo-show文件需要自己创建,也是以项目的根路径进行设置的
#im_name是图片原本的名称,所以在保存的时候,如果还是在测试图片的文件下进行保存,会被覆盖
```
### (4)最后,就是小小的庆祝一下,总算是完成了...
这是本人自己的记录,其中可能遇到和大家不一样的问题,的如果有什么疑问,可以下方留言讨论!!!!