Windows10 Faster R-CNN（GPU版） 運行 Demo

上篇文章介紹了 TensorFlow 環境的搭建，這篇介紹 demo 運行

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1. 下載 TensorFlow object detection API 相關文件

點擊跳轉下載文件 readme 中也有相關配置描述

文件路徑不要出現中文，進入到虛擬環境下，先下載一些預設 package

1 activate tensorflow
2 
3 pip install -r requirements.txt

 

2. 文件初始化

1 cd Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\coco\PythonAPI
2 python setup.py build_ext --inplace 3 python setup.py build_ext install 4 cd./lib/utils 5 python setup.py build_ext --inplace

 

3. 下載 VOC2007 數據集（training，validation，test Data 和 VOCdevkit）

1 wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
2 wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
3 wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

解壓所有下載的數據集文件
格式如下

1 $VOCdevkit/                           # development kit
2 $VOCdevkit/VOCcode/ # VOC utility code 3 $VOCdevkit/VOC2007 # image sets, annotations, etc. 4 # ... and several other directories ...

把所有文件拷貝到同一個 VOCdevkit 下面，然后復制到 data 下

 

4. 下載訓練 VGG16 網絡模型

點擊跳轉下載模型

把下載好的文件重命名為 vgg16.ckpt，新建文件夾 imagenet_weights 移動到如下路徑

1 data\imagenet_weights\vgg16.ckpt.

 

5. 訓練模型

創建一個如下路徑的文件夾用來存放訓練時生成的模型數據，每次保存的模型都會存到這個文件夾里面

1 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\default\voc_2007_trainval\default

 

 

刪除如下路徑文件夾里面的所有東西，這是其他訓練產生的緩存，每開始一次新的訓練的時候要保證這個文件夾為空

1 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\cache

Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\config\config.py 是訓練文件時所應用到的所有設置
30 行 'max_iters' 是訓練迭代多少次
32 行 'display' 是迭代多少次輸出一次 loss 值
44 行 'snapshot_iterations' 該數值是每迭代一定次數就保存一次訓練模型

 

修改為自己想設置的參數后，開始訓練

1 cd Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master
2 
3 python train.py

 

6. 修改 demo.py 文件

NETS 里面修改為自己訓練好的模型文件名，DATASETS 刪除 "+ voc_2012_trainval"

 

107 行 default 修改為 vgg16 

108 行 default 修改為 pascal_voc

 

 

然后開始運行 demo

1 cd Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master
2  
3 python train.py

 

一些報錯的解決辦法

https://blog.csdn.net/JiaJunLee/article/details/50373815