Faster R-CNN中 pascal_voc.py 的代码详细解析

本文详细解析Faster R-CNN中pascal_voc.py类的16个函数,包括init()、image_path_at()、gt_roidb()等,涉及图像路径、数据集索引、标签读取、结果文件生成及AP计算等内容,旨在理解代码功能和流程。

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从下图可以看出来,pascal_voc实际上是集成了imdb类的一个类。所谓继承,就是儿子可以用爸爸的身份证,注册各种游戏~也就是这个类可以里面不用定义一些def(一些功能代码段),这些def在其父亲类就定义了,在这个类里可以直接使用,去写更复杂的类,继承,说白了就是这个类调用了另一个类。

一共有16个函数定义,其中有一些是函数,有一些就是定义了一些类的参数。

——————————16个函数逐个解析————————

首先设置了编号,按编号来。

1.init() 生成类的一些参数,看到下代码,全是等于号,就是赋值。设置初始参数。就是在内存中先占这么个坑,以后要放东西的。

  def __init__(self, image_set, year, use_diff=False):
    name = 'voc_' + year + '_' + image_set
    if use_diff:
      name += '_diff'
    imdb.__init__(self, name)
    self._year = year
    self._image_set = image_set
    self._devkit_path = self._get_default_path()
    self._data_path = os.path.join(self._devkit_path, 'VOC' + self._year)
    self._classes = ('__background__',  # always index 0
                     'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
         
<think>好的,我现在需要解决用户在运行Faster-RCNN-Pytorch的get_map.py脚本时遇到的Traceback错误。用户提到了错误发生在frcnn.get_map_txt方法中,但没有给出具体的错误信息。我需要根据用户提供的引用内容,尤其是引用[3]和[4],来推测可能的问题并提供解决方案。 首先,回顾用户提供的引用内容。引用[3]提到在测试时遇到了FileNotFoundError,找不到XML文件,解决方法涉及修改pascal_voc.pyvoc_eval.py中的路径字符串。这说明项目中可能存在文件路径处理的问题,尤其是在处理数据集标注文件时。而引用[4]指出在导入utils模块时出现问题,可能与模块路径或依赖项有关。 接下来,我需要分析可能的错误原因。用户的问题发生在get_map.py脚本中调用frcnn.get_map_txt方法时,常见的错误可能包括: 1. **文件路径错误**:如XML文件路径不正确,导致文件无法找到。类似引用[3]中的问题,可能需要检查路径拼接是否正确,是否有多余的冒号或格式错误。 2. **依赖项或版本问题**:用户可能使用的PythonPyTorch版本与项目要求不符。引用[2]提到项目依赖Python 2.7/3.6、PyTorch 0.4.0和CUDA 8.0+,如果用户的环境较新,可能存在兼容性问题。 3. **模块导入错误**:如引用[4]中的问题,可能在导入utils.utils时路径配置不正确,导致找不到模块。 4. **数据集配置问题**:未正确设置VOC数据集路径,或数据集文件缺失,导致在评估时无法找到标注文件。 5. **代码修改未完全应用**:用户可能未正确应用引用[3]中的修改,例如pascal_voc.py中的路径处理仍有错误。 针对这些可能性,我需要逐步引导用户检查并修复: 1. **检查文件路径处理**:确认pascal_voc.py中的路径拼接是否正确,特别是用户提到的将`:s`改为`s`的部分。如果用户已经修改过,可能仍有其他路径错误,比如相对路径与绝对路径的问题,或数据集存放位置不正确。 2. **验证依赖版本**:检查PythonPyTorch版本是否符合要求。如果用户使用的是PyTorch 1.0以上,可能需要调整代码中的某些接口,如张量操作或函数调用。 3. **检查模块导入**:确保项目结构正确,utils模块在正确的位置,并且PYTHONPATH环境变量包含项目根目录。 4. **数据集验证**:确保VOC数据集已正确下载并放置在指定目录,且标注文件(如XML)存在且命名正确。 5. **错误日志分析**:建议用户提供完整的错误信息,以便更精准地定位问题,例如具体的异常堆栈跟踪。 此外,用户可能未正确设置config参数,例如在get_map.py中未正确指定模型路径或类别文件路径,导致无法生成检测结果或读取标注。 总结步骤:首先检查路径修改是否完全,数据集是否存在;其次验证依赖版本;然后检查模块导入和项目结构;最后根据具体错误信息调整代码或配置。</think>根据你的问题描述,结合Faster R-CNN的常见错误和引用信息,以下是可能的问题原因及解决方案: --- ### **问题原因分析** 1. **文件路径格式错误** 引用[^3]中提到`FileNotFoundError`与XML路径格式有关,`pascal_voc.py`和`voc_eval.py`中路径拼接可能存在多余的冒号(如`:s.xml`)。此问题可能未完全修复或影响到了`get_map.py`中的评估流程。 2. **数据集未正确配置** `get_map_txt`方法需要读取VOC格式的标注文件(如`000001.xml`)。若数据集路径未正确设置或文件缺失,会触发路径错误。 3. **依赖版本冲突** 引用[^2]指出代码基于PyTorch 0.4.0开发,若使用PyTorch 1.0+可能导致接口不兼容(如张量操作或函数变更)。 4. **模块导入路径问题** 引用[^4]中`from utils.utils import ...`的导入错误,可能因项目根目录未添加到Python路径,导致无法识别`utils`模块。 --- ### **解决方案步骤** #### **1. 修复文件路径格式** - **修改`pascal_voc.py`和`voc_eval.py`** 检查以下文件中的路径拼接代码(通常在`lib/datasets/`目录下): ```python # 错误示例(包含多余冒号) xml_path = os.path.join(self._data_path, 'Annotations', f'{image_id}:s.xml') # 修正为 xml_path = os.path.join(self._data_path, 'Annotations', f'{image_id}.xml') ``` 确保所有`:s`被移除,如引用[^3]所述。 #### **2. 验证数据集配置** - **检查VOC数据集结构** 确认数据集按以下结构存放: ``` VOCdevkit └── VOC2007 ├── Annotations # 存放XML文件 ├── ImageSets │ └── Main # 存放train.txt/val.txt └── JPEGImages # 存放图片 ``` - **设置正确的数据集路径** 在`get_map.py`或相关配置文件中,指定正确的`VOCdevkit`路径: ```python # 示例:修改为你的实际路径 VOCdevkit_sets = [('2007', 'test')] data_path = 'VOCdevkit' ``` #### **3. 调整依赖版本** - **降级PyTorch(可选)** 若错误与PyTorch版本相关,尝试创建兼容环境: ```bash conda create -n frcnn python=3.6 conda activate frcnn pip install torch==0.4.0 torchvision==0.2.1 ``` - **修改张量操作语法(PyTorch 1.0+)** 如遇`TypeError`,将代码中的`Variable`替换为直接张量操作,并移除`volatile=True`参数。 #### **4. 修复模块导入问题** - **添加项目根目录到Python路径** 在`get_map.py`开头添加: ```python import sys import os sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # 添加项目根目录 ``` #### **5. 其他常见修复** - **生成缺失的缓存文件** 删除`data/cache`目录下的缓存文件,重新运行脚本生成新缓存。 - **检查类别标签文件** 确认`model_data/voc_classes.txt`存在且包含正确的类别名称。 --- ### **验证修复** 运行以下命令重新测试: ```bash python get_map.py --model_path your_model.pth --classes_path model_data/voc_classes.txt ``` ---
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