首先下载voc数据集
可以用终端来下载 也可以用百度云
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tarwget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tarwget
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar
然后解压一下：
下载后是三个文件夹
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tartar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tartar -xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar
解压成一个文件夹下 需要把这几个文件夹弄一起哈。
将VOCdevkit2007文件夹放到py-faster-rcnn的data目录
注意文件解压的文件夹要命名为
VOCdevkit2007
建立文件夹的连接：数据读取的连接：
cd 到自的py_faster下/dataln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007
不然会出现：
路径错误的哦
就是 multiprocessing的错误等。。。。。。
path does not exist：...................
模型和深度搜索的模型我都是百度云预先下载好的
也可以终端用自带程序下载：
./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh
为啥要下载，应该是与训练的models
可以了解相关知识哦
以及各个文件 看scripts就可以 需要啥下啥；
然后就开始准备训练voc了
cd $py-faster_rcnn 的目录下./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh [GPU_ID] [NET] [--set ...]
这里
的gpu选着0 net可以选着vgg16 ZF, VGG_CNN_M_1024, VGG16
等 set是选择pascall_voc
例如
./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc
中间我遇到了文件夹路径错误
安装multi..
以及Attributerro：‘module’object has no atrribute 'text_format'的错误
这是因为caffe安装 protbuf的问题
可以用以下解决：
sudo pip install protobuf ==2.5.0
以及在FASTER根目录找到.lib/fast_rcnn/train.py 程序中增加
import goole.protobuf.text_format
解决
跑起来
借用知乎上的一幅图了解一下faster rcnn的构成及每一次训练时需要做的删除上一次运行的文件。
以上图是整体介绍faster 运行时的修改
但是我在运行时出现了一些
问题1
TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index
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)
我遇到的最头疼的是下面关于numpy的问题
网上说的各种降低版本问题，可能是因为版本问题导致不实用，所以我使用修改里面的
将其强制转为int型处理：
/home/y312/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py
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
修改为：
for ind in inds: ind = int(ind) cls = clss[ind] start = int(4 * cls) 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
这里我的lib/roi_data_layer/minibatch.py
如果出现其他它文件中类似的错误，可以打开相应的文件夹去查看相关行的代码。。。
显示出现了in_get_bbox_regression_labls 可能是边框计算的类型问题，所以我也将期改为
以上的方式。里面的改法跟上面的方法是一样的。