可變卷積Deforable ConvNet 遷移訓練本身的數據集 MXNet框架 GPU版

【引言】 最近在用可變卷積的rfcn 模型遷移訓練本身的數據集， MSRA官方使用的MXNet框架

環境搭建及配置：http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html

 

一 參數修改：

1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改兩個參數 （yaml文件包含對應訓練腳本的一切配置信息和超參數）

一個使用GPU個數  ： 

gpus: '0,1'   表示用兩塊GPU訓練

另外一個是樣本類別數：

NUM_CLASSES: 5    樣本類別數需 + 1   由於有背景

還有要修改使用的數據集：

image_set: 2007_trainval    單單使用VOC2007  如果 image_set: 2007_trainval+2012_trainval  則用VOC2007 和 VOC2012兩個數據集

 

1.2 修改  ~/Deformable-ConvNets/lib/dataset/pascal_voc.py 文件中的樣本標籤類別

self.classes = ['__background__', 'tiger_beetle', 'scarab', 'stinkbug','moth']  和上面對應，加上背景一共爲5類

 

二 數據集準備及製做

2.1 獲取數據，這個本身準備，能夠用爬蟲在互聯網上爬取，或用其餘方式收集，推薦幾個圖片爬蟲 ： 百度圖片爬蟲   必應圖片爬蟲

2.2 標註圖片信息，在作目標檢測時須要coco數據集或VOC數據集，可用labelImg等圖像標註工具標註圖片：labelImg連接：https://github.com/tzutalin/labelImg

【這裏簡單介紹下VOC數據格式】  參考：http://www.javashuo.com/article/p-ncgqsmya-hz.html

VOC數據集的組織架構以下：

• VOC2007的目錄結構爲：

　　　　├── Annotations  xml文件
　　　　├── ImageSets   txt文件
　　　　└── JPEGImages 圖片

• ImageSets的目錄結構爲：

　　　　├── Layout
　　　　├── Main
　　　　└── Segmentation

LabelImg可在多個平臺下配置，但要注意各軟件依賴的版本號：一般是python=3.5  pyqt=4  依賴lxml

Ubuntu16.04  配置labelImg教程：https://blog.csdn.net/lightningqw/article/details/78944941   （ubuntu系統下確實是不能用中文，結果發如今windows下以上的方法能夠帶中文）

2.3 排查並刪除全部錯誤jpg格式

經過後綴名來判斷jpg格式文件雖然簡單，可是有時候會出錯，尤爲是從互聯網上獲取的圖片，其質量更是難以保證。

python的PIL工具提供對jpg格式文件的判斷方法：https://blog.csdn.net/qiyuanxiong/article/details/77943578

（ps: 刪除不合格jpg時，記得要對應刪除xml文件信息哦~）

2.3 生成4個txt

train.txt  val.txt  trainval.txt  test.txt     四txt：生成及介紹：https://blog.csdn.net/Bankeey/article/details/76595884

train:val:test  =  1： 1： 2    trainval是train和val的並集，即  train:val:trainval = 1:1:2  【訓練、驗證、測試流程詳解】

如何製做本身的VOC2007數據集：https://www.jianshu.com/p/b498a8a5a4f4

 

三 遷移訓練

熟悉可變卷積Deformable-ConvNets 的老鐵們，可知在experiments文件夾下是不一樣模型的project

如本實驗使用rfcn模型遷移訓練，cd  Deformable-ConvNets目錄，執行下面代碼，開始訓練！

python experiments/rfcn/rfcn_end2end_train_test.py --cfg experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml

 

四 異常及解決

當且數據和配置文件就緒時，模型可正常訓練；但在測試時，卻報了以下異常：

Traceback (most recent call last):
  File "experiments/faster_rcnn/rcnn_end2end_train_test.py", line 21, in <module>
    test.main()
  File "experiments/faster_rcnn/../../faster_rcnn/test.py", line 52, in main
    args.vis, args.ignore_cache, args.shuffle, config.TEST.HAS_RPN, config.dataset.proposal, args.thresh, logger=logger, output_path=final_output_path)
  File "experiments/faster_rcnn/../../faster_rcnn/function/test_rcnn.py", line 72, in test_rcnn
    pred_eval(predictor, test_data, imdb, cfg, vis=vis, ignore_cache=ignore_cache, thresh=thresh, logger=logger)
  File "experiments/faster_rcnn/../../faster_rcnn/core/tester.py", line 169, in pred_eval
    info_str = imdb.evaluate_detections(all_boxes)
  File "experiments/faster_rcnn/../../faster_rcnn/../lib/dataset/pascal_voc.py", line 258, in evaluate_detections
    self.write_pascal_results(detections)
  File "experiments/faster_rcnn/../../faster_rcnn/../lib/dataset/pascal_voc.py", line 403, in write_pascal_results
    dets = all_boxes[cls_ind][im_ind]
IndexError: list index out of range

解決：

(1) 刪除 ./data/cache  全部內容，

cd /root/Deformable-ConvNets/data
rm -rf cache/

(2) 刪除對應output中的的臨時結果文件 【假設：faster_rcnn模型出現了該問題，在output文件夾下faster_rcnn模型對應的文件夾是rcnn】

cd /root/Deformable-ConvNets/output
rm -rf rcnn/

(3) 數據集的配置要錯開

vim /root/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rcnn_dcn_end2end_ohem.yaml

編輯以下代碼，主要是  image_set 和 test_image_set

dataset:
  dataset: PascalVOC
  dataset_path: "./data/VOCdevkit"
  image_set: 2007_trainval
  root_path: "./data"
  test_image_set: 2012_test
  proposal: rpn

使用voc2007作訓練集，voc2012作測試集，其實voc2012是voc2007的拷貝，經測試本解決方案可行

 

 

 

【總結】

1.用本身的數據集遷移訓練可變rfcn模型，主要核心問題是數據集，數據集要有數量和質量

2.使用可變rfcn遷移訓練，關鍵要熟悉流程，以及須要修改的文件和參數

3.遇到問題時不要慌，有時候一着急反而容易把問題複雜化，或是原本快要找到解決問題的正確方法，卻因另外一個小問題掩蓋了真正要解決的問題

anyway:  安息爲王~  ：）

 

 

本文參考：https://blog.csdn.net/yiweibian/article/details/67634584