當(dāng)運(yùn)行 demo.py 有如上輸出時(shí), 說(shuō)明我們已經(jīng)可以通過(guò)之前別人訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測(cè)試, 下面我們將自己動(dòng)手訓(xùn)練一個(gè)模型柒室。該模型數(shù)據(jù)采用 voc2007 數(shù)據(jù)郭蕉。訓(xùn)練時(shí)采用 ZF 模型汛兜。
1 訓(xùn)練模型需要修改的部分:
data —> 存放數(shù)據(jù),以及讀取文件的 cache
models —> 三種模型, ZF(S)/VGG1024(M)/VGG16(L)
lib —> python 接口
2 下載訓(xùn)練随闺、測(cè)試數(shù)據(jù)集并解壓
$ 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
建議在 Windows 上下載,將數(shù)據(jù)放到~/ work 目錄下并解壓秽五。
$ tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
$ tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
$ tar xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar
3 建議給 voc2007 建立一個(gè)供 faster-rcnn 使用的軟連接聪廉。
這樣當(dāng)你建立其他工程需要使用 voc2007
數(shù)據(jù)時(shí),同樣只需要建立一個(gè)軟連接即可撰糠。
$ cd ~/work
$ cp -r ~/software/caffe/py-faster-rcnn/ ./
$ ln -s VOCdevkit py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007
:
4 修改相應(yīng)代碼
在訓(xùn)練之前,由于 ubuntu16.04 安裝的 numpy 是 1.13.0 版本,而 py-faster-rcnn 代碼使用的
numpy1.11.0,因此還需要修改相應(yīng)代碼,如下:
$ vim ~/work/py-faster-rcnn/lib/roi_data_layer/minibatch.py
修改第 55 行為:
for im_i in xrange(num_images):
labels, overlaps, im_rois, bbox_targets, bbox_inside_weights
= _sample_rois(roidb[im_i], int(fg_rois_per_image),
int(rois_per_image),int(num_classes))
int(num_classes))
修改第 98 行為:
if fg_inds.size > 0:
fg_inds = npr.choice(
fg_inds, size=int(fg_rois_per_this_image), replace=False)
修改第 110 行為:
if bg_inds.size > 0:
bg_inds = npr.choice(
bg_inds, size=int(bg_rois_per_this_image), replace=False)
修改第 124 行為:
bbox_targets, bbox_inside_weights = _get_bbox_regression_labels(
roidb['bbox_targets'][keep_inds, :], int(num_classes))
添加如下代碼 175 行后:
start = int(start)
end = int (end)
這樣不會(huì)有如下錯(cuò)誤出現(xiàn):
"TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index"
5 開始訓(xùn)練
$ cd py-faster-rcnn
$ ./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc
出現(xiàn)錯(cuò)誤：
ImportError: No module named _caffe
解決：重新編譯一下pycaffe
出現(xiàn)錯(cuò)誤：
from google.protobuf.internal import enum_type_wrapper
ImportError: No module named google.protobuf.internal
$ sudo pip install protobuf
還是同樣的錯(cuò)誤
切換root用戶再執(zhí)行酥馍，錯(cuò)誤消失，又出新的錯(cuò)誤：
File "__init__.pxd", line 989, in numpy.import_array
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
解決：
$ sudo pip install -U numpy
問(wèn)題：
AssertionError: Path does not exist: /home/fc/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt
解決 ：
檢查鏈接VOCdevkit2007并無(wú)問(wèn)題阅酪，而且trainal.txt也存在旨袒。
最好直接刪除VOCdevkit2007鏈接，把~/work下的VOCdevkit目錄直接拷貝到py-faster-rcnn/data/下并更名為VOCdevkit2007
問(wèn)題：
I0106 13:49:59.310015 19446 layer_factory.hpp:77] Creating layer input-data
Traceback (most recent call last):
File "/home/fc/py-faster-rcnn/tools/../lib/roi_data_layer/layer.py", line 15, in <module>
from roi_data_layer.minibatch import get_minibatch
File "/home/fc/py-faster-rcnn/tools/../lib/roi_data_layer/minibatch.py", line 53
labels, overlaps, im_rois, bbox_targets, bbox_inside_weights \
^
IndentationError: expected an indented block
解決:是python的縮進(jìn)問(wèn)題layerminibatch.py地53行往后縮進(jìn)4個(gè)空格
$ vim ~/py-faster-rcnn/lib/roi_data_layerminibatch.py +53
問(wèn)題：
SystemError: NULL result without error in PyObject_Call
解決：
$ sudo apt-get install python-yaml
問(wèn)題：
F0106 14:03:13.176914 19648 io.cpp:54] Check failed: fd != -1 (-1 vs. -1) File not found: data/imagenet_models/ZF.v2.caffemodel
*** Check failure stack trace: ***
解決：
指明使用第一塊 GPU(0),模型是 ZF,訓(xùn)練數(shù)據(jù)是 pascal_voc(voc2007),沒問(wèn)題的話應(yīng)該可以迭代訓(xùn)練了术辐。如果你之前有訓(xùn)練過(guò),那需要把 py-faster-rcnn/data/cache/目錄下的.pkl 刪除或者備份砚尽。
