FastR-CNN / FarsterR-CNN 目标检测

------------------配置环境   Windows7x64   Matlab2014Ra   VS2013   Opencv2.49  CUDA6.5    GTX970----------

1.下载 FasterR-CNN程序包   

    https://github.com/ShaoqingRen
    红色圈中为必须下载的文件。 注意fast-rcnn/faster-rcnn区别！！

        

     

2. 配置 CUDA6.5 

  下载CUDA6.5，1中的caffe_mex是在cuda6.5下编译的，所以需要额外安装cuda6.5，不用卸载已经安装的cuda7.5。

   安装，自定义选择安装 cuda6.5中的 compute tookit 跟samples就可以，samples可以安装到别的文件夹节省空间。

   编译，打开.\CUDA V6.5 samples中的Samples_vs2013.sln，切换为releaseX64开始编译，可以不用bug编译。。

   测试，打开.\samples\bin\win64\Release，将queryDevice拖到cmd窗口，显示 GPU信息和cuda版本号，有7.5和6.5两个版本。    

    

      

3. 编译并测试 Faster-RCNN

   解压faster-rcnn-master为程序根目录.\  (eig F:\FasterR-CNN-Master)

   解压caffe_mex到根目录下的.\external 中...

   解压model_ZF到根目录下的.\models中....

   解压faster_rcnn_final_model到根目录下，得到output文件夹，以及测试图片...

   在根目录下新建.\data\selective_search_data文件夹，将selective_search_data解压进去（训练用到）...

   ---------编译------------

   在根目录下运行，function faster_rcnn_build()，若出错且提示“无法打开 nms_gpu_mex.o”，则找到.\functions\nms\nvmex.m 文件，修改VS的安装路径到你自己的路径，默认安装在C盘。再重新编译..即可

   在根目录下运行startup.m，配置搜索路径...

   

   -----------测试---------------

   一定要在根目录下运行，function script_faster_rcnn_demo()，子目录下运行会提示“cd错误，无法更改xx文件夹”

   另一个解决办法是在 此函数最开始加上cd操作，强制cd到根目录，见下图。

   在Initial Model分割线下选择要测试的model。测试vgg，matlab容易崩溃，只测试zf，测试结果见图, 78ms/每张。

     

4. 配置VOC2007训练Faster-RCNN

   下载VOC数据集，并解压，将对应数据整理成以下三个文件夹(如下图所示，分别为VOC2007devikt/test/trainval)，放在根目录.\datasets中。 注意此处没有按原教程中的方法将全部数据放在一个VOCdevkit2007文件夹中，而是分开放置，否则后续训练会Bug。Bug显示数据集读取错误...,根本原因是使用了VOC自带的VOCinit.m脚本来配置VOCopts参数，配置完之后得到的路径信息无法区分train/val/set数据集，所以会报错。 该函数位置在“VOC2007devkit\VOCcode\VOCinit.m”。

    所以本文将VOC中的 devkit，trainval, test三个部分分开放置，并重新写了3个数据初始化函数voc2007_initX()，voc2007_dataX()，get_voc_optsX()。运行时替换掉原程序对应函数即可，替换方法如下。 

    voc2007_dataX()指向刚才整理好的VOC数据集三个文件的地址，相当于源程序中的voc2007_devkit()；

    voc2007_initX()从VOC中读取数据信息，相当于原来数据集中提供的VOCinit.m脚本。 

    get_voc_optsX()返回VOC数据信息的配置结果，即VOCopts，相当于原来的get_voc_opts(); 

    这三个函数的作用分别是 “定位到数据集→配置数据信息→返回数据配置结果”。

    训练前，要找到对应的m文件，对相应函数进行替换，注意只替换函数名，并传入相应参数即可，函数=号左边变量名称不变。

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    比如运行训练文件 script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m 之前， 要做如下修改：

    在voc2007_trainval.m/voc2007_trainvaltest.m中，要修改devkit=voc2007_devkit()为 devkit = voc2007_dataX()。

    在imdb_from_voc.m中，要修改VOCopts=get_voc_opts(root_dir)为VOCopts=get_voc_optsX(root_dir,image_set)。(正是这里多加了image_set参数，所以可识别train/val/test)

    在roidb_from_voc.m中，要修改第75行和135行。将这2处的addpath(VOCopts.datadir)替换为addpath(VOCopts.deviktdir,VOCcode)。否则会报错。这是因为修改之后的VOCopts数据配置信息中多了deviktdir，在此2处需要将其添加至临时搜索路径。

        

    修改后提取出的VOCopts如下，如果使用原脚本VOCinit.m，则train和test情况下，红框部分都为VOC2007，导致路径重复从而数据读取冲突。    

     

    faster-cnn原程序包中缺少.\data这个文件夹，需要到fastr-cnn版本中去下载，下载完拷贝过来即可，否则训练fastr-cnn时会找不到ROI...

    ------训练---------------

    在.\experments中找到下面训练函数，一个faster版本，一个fast版本。。分别训练，以下是训练结果

     function script_faster_rcnn_VOC0712_ZF()，

     function script_fast_rcnn_VOC2007_ZF() ，

     

5. VOC2007配置函数

// 数据集定位函数，放在目录 F:\FasterR-CNN-Master\experiments\+Dataset\private     

function path = voc2007_dataX()    path = './datasets';     <span style="white-space:pre"></span>       % 可以将数据集存放到其他位置以节省空间，比如 '=G:\VOC2007'end

// 数据集配置函数，放在目录 F:\FasterR-CNN-Master\imdb

function VOCopts = get_voc_optsX(path, varargin)tmp = pwd;cd(path);if(nargin==1)  addpath('VOCcode');                  % 原始数据配置方式下，VOCinit.m数据配置脚本的路径  VOCinit;elseif(nargin==2)  image_set = varargin{1};  VOCopts = voc2007_initX(image_set);  % 更改之后的数据配置函数voc2007_initX()函数，该函数已在.\datasets中else error(sprintf('too much params for get_voc_opts()...')); endcd(tmp);

// 数据集初始化函数， 放在目录 F:\FasterR-CNN-Master\datasets，或者自定义的数据集存放路径下

  

function VOCopts = voc2007_initX(image_set)clear VOCopts% 注意此函数必须放置在VOC2011/orVOC2007/orVOC2006数据集目录下% use VOC2006 or VOC2007 dataVOC2006=false; % set true to use VOC2006 data% datasetif VOC2006    VOCopts.dataset='VOC2006';else    VOCopts.dataset='VOC2007';end% get current directory with forward slashescwd=cd;cwd(cwd=='\')='/';% change this path to point to your copy of the PASCAL VOC dataVOCopts.datadir=[cwd '/']; % .datesets/VOCopts.devkitdir=[VOCopts.datadir,'VOC2007devkit/']; % .datesets/% change this path to a writable directory for your resultsVOCopts.resdir=[VOCopts.datadir 'VOC2007devkit/results/' VOCopts.dataset '/'];% change this path to a writable local directory for the example codeVOCopts.localdir=[VOCopts.datadir 'VOC2007devkit/local/' VOCopts.dataset '/'];% initialize the test setVOCopts.testset='val'; % use validation data for development test set% VOCopts.testset='test'; % use test set for final challenge% initialize main challenge pathssetname=strcat(VOCopts.dataset,image_set); %setdir: VOC2007trainval,VOC2007test VOCopts.annopath=[VOCopts.datadir  setname '/Annotations/%s.xml'];VOCopts.imgpath=[VOCopts.datadir  setname '/JPEGImages/%s.jpg'];VOCopts.imgsetpath=[VOCopts.datadir  setname '/ImageSets/Main/%s.txt'];VOCopts.clsimgsetpath=[VOCopts.datadir  setname '/ImageSets/Main/%s_%s.txt'];VOCopts.clsrespath=[VOCopts.resdir 'Main/%s_cls_' VOCopts.testset '_%s.txt'];VOCopts.detrespath=[VOCopts.resdir 'Main/%s_det_' VOCopts.testset '_%s.txt'];% initialize segmentation task pathsVOCopts.seg.clsimgpath=[VOCopts.datadir setname '/SegmentationClass/%s.png'];VOCopts.seg.instimgpath=[VOCopts.datadir setname '/SegmentationObject/%s.png'];VOCopts.seg.imgsetpath=[VOCopts.datadir setname '/ImageSets/Segmentation/%s.txt'];VOCopts.seg.clsresdir=[VOCopts.resdir 'Segmentation/%s_%s_cls'];VOCopts.seg.instresdir=[VOCopts.resdir 'Segmentation/%s_%s_inst'];VOCopts.seg.clsrespath=[VOCopts.seg.clsresdir '/%s.png'];VOCopts.seg.instrespath=[VOCopts.seg.instresdir '/%s.png'];% initialize layout task pathsVOCopts.layout.imgsetpath=[VOCopts.datadir setname '/ImageSets/Layout/%s.txt'];VOCopts.layout.respath=[VOCopts.resdir 'Layout/%s_layout_' VOCopts.testset '_%s.xml'];% initialize the VOC challenge optionsif VOC2006        % VOC2006 classes        VOCopts.classes={...        'bicycle'        'bus'        'car'        'cat'        'cow'        'dog'        'horse'        'motorbike'        'person'        'sheep'};else    % VOC2007 classes        VOCopts.classes={...        'aeroplane'        'bicycle'        'bird'        'boat'        'bottle'        'bus'        'car'        'cat'        'chair'        'cow'        'diningtable'        'dog'        'horse'        'motorbike'        'person'        'pottedplant'        'sheep'        'sofa'        'train'        'tvmonitor'};endVOCopts.nclasses=length(VOCopts.classes);VOCopts.poses={...    'Unspecified'    'SideFaceLeft'    'SideFaceRight'    'Frontal'    'Rear'};VOCopts.nposes=length(VOCopts.poses);VOCopts.parts={...    'head'    'hand'    'foot'};    VOCopts.maxparts=[1 2 2];   % max of each of above partsVOCopts.nparts=length(VOCopts.parts);VOCopts.minoverlap=0.5;% initialize example optionsVOCopts.exannocachepath=[VOCopts.localdir '%s_anno.mat'];VOCopts.exfdpath=[VOCopts.localdir '%s_fd.mat'];

   ------------------------任意图片上的测试效果----------------------------------------------

备注：cd错误，无法打开xxx，一般是由路径配置错误导致的。

训练过程。。。。。。。

   

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