Fast RCNN筆記3:tf-faster-rcnn 使用訓練好的fastrcnn模型測試test

tensorflow版本fastrcnn實現，原github：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

參考：1. https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN 

　　　2. http://www.javashuo.com/article/p-xoojthvg-nq.html

基本能夠按照endernewton在git中來作，除了接下來1.沒有有寫的和2.須要改的部分對應原文中Train your own model

接下來主要實現訓練好的數據對Pascal voc2007數據集進行測試：

1.將數據集下載完成後解壓

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

 

tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

將文件夾以VOCdevkit2007命名copy到data下，造成如下目錄結構/tf-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/

其下應該有如下文件（也能夠參照CharlesShang中用軟連接）：

2.若是完成了第一步demo測試那麼就能夠直接運行test(沒有須要下載pre-trained model參照原git中

Train your own model

1.Download pre-trained models and weights. )：

運行以前還須要修改tf-faster-rcnn/lib/datasets/voc_eval.py下105行和121行。

105：將

cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile)

註釋掉改成

cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile.split("/")[-1].split(".")[0])

 

121行w改成wb

　　

運行測試命令：

GPU_ID=0
./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh $GPU_ID pascal_voc_0712 res101

GPU_ID本身看用哪一塊,res101:下載的model pascal是數據集格式

3.運行結果以下：