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前言

上一章中完成了faster-rcnn(jwyang版本)的复现，本节将在此基础进一步训练自己的数据集~

项目地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0
复现环境：autodl服务器+python3.6+cuda11.3+Ubuntu20.04+Pytorch1.10.0

往期回顾

Autodl服务器中Faster-rcnn(jwyang)复现(一)

一、数据准备

第一步：查看VOC数据集得文件夹tree结构

VOCdevkit2007
└── VOC2007├── Annotations├── ImageSets│   └── Main│       ├── test.txt│       ├── train.txt│       ├── trainval.txt│       └── val.txt└── JPEGImages

其中Annotations内放xml标注文件，JPEGImages内放图片，ImageSets/Main/内的四个txt文件分别是测试集、训练集、训练验证集、验证集。自己数据集依然采用VOC2007数据集的类。

第二步：制作自己数据集

（1）把原来的图片删掉，位置是：

/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/JPEGImages

将自己数据集的图片上传至JPEGImages

（2）更改xml文件中属性值

用这个代码可以任意改变xml里的属性值，比如你想把xml文件中类别名称改变，或把图片名称、路径等值改变，参考以下代码

#这里只修改folder部分
import os
import os.path
import xml.dom.minidompath = "/home/zhangxin/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/"
files = os.listdir(path)  #得到文件夹下所有文件名称for xmlFile in files: #遍历文件夹if not os.path.isdir(xmlFile): #判断是否是文件夹,不是文件夹才打开print(xmlFile)#将获取的xml文件名送入到dom解析dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile)) #输入xml文件具体路径root = dom.documentElement#获取标签<name>以及<folder>的值name = root.getElementsByTagName('name')folder = root.getElementsByTagName('folder')#对每个xml文件的多个同样的属性值进行修改。此处将每一个<folder>属性修改为VOC2007for i in range(len(folder)):  print(folder[i].firstChild.data)folder[i].firstChild.data = 'VOC2007'print(folder[i].firstChild.data)#将属性存储至xml文件中with open(os.path.join(path, xmlFile),'w') as fh:dom.writexml(fh)print('已写入')

这里修改folder部分，与VOC一样

完成后同样把原来的xml删掉，位置是：

/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations

将自己数据集的图片上传至Annotations

（3）自己制作trainval.txt，里面存储自己的待训练图片名称，记住不要带.jpg后缀，代码如下：

# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import random  trainval_percent = 0.8  #trainval占比例多少
train_percent = 0.7  #test数据集占比例多少
xmlfilepath = '/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations/'  
txtsavepath = '/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/'  
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('/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')  
ftest = open('/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt', 'w')  
ftrain = open('/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt', 'w')  
fval = open('/root/faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/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:  ftrain.write(name)  else:  fval.write(name)  else:  ftest.write(name)  ftrainval.close()  
ftrain.close()  
fval.close()  
ftest .close()  

生成结果：

二、修改源代码

第一步：在lib\datasets\pascal_voc.py中更改self._classes中的类别，添加自己的类

三、开始训练

训练之前一定要激活自己创建的my-env虚拟环境

conda activate my-env

参考：Autodl服务器中Faster-rcnn(jwyang)复现

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py \--dataset pascal_voc --net vgg16 \--bs 4 --nw 0 \--lr 0.002 \--cuda

• 报错1
  
  原因：在训练原数据集VOC时，图像数量是5964张（进行了数据增强），这时会保存训练信息至缓存中，文件路径为：/home/mw/faster-rcnn/data/cache/voc_2007_trainval_gt_roidb.pkl
  解决：在重新训练新数据集的时候，会读取这个缓存配置，以加快训练，那么此时就入坑了，我的新集合只有994张，所以训练时读的缓存里，需要读的图像还是原来那5964张，那势必会找不到这5964张图像，所以要做的就是，把这个缓存文件voc_2007_trainval_gt_roidb.pkl删除

• 报错2
  
  解决过程：https://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/52036794

跑通如下：

四、开始测试

python test_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --checksession 1 --checkepoch 3 --checkpoint 2384  --cuda

解决：与上述相似，把这个缓存文件/home/mw/faster-rcnn/data/cache/voc_2007_test_gt_roidb.pkl删除

效果如下：

在VOC上12个class的mAP为83.4%

五、开始推理

第一步：修改demo.py中pascal_classes类别

第二步：把几张测试图片放到images中

第三步：运行demo.py

python demo.py --net vgg16  --checksession 1  --checkepoch 3 --checkpoint 2384 --cuda --load_dir models

推理结果如下：

好了，到这一步关于faster-rcnn训练自己的数据集就结束了，完结撒花~