Tensorflow object detection API训练自己的数据

最新推荐文章于 2025-04-13 23:46:40 发布

linolzhang

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分类专栏：深度学习机器学习 | 计算机视觉浅入浅出TensorFlow 文章标签： tensorflow object detection ap object detection api detection api tensorflow目标检测 tensorflow训练自己的数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/87121875

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本文详细介绍了如何使用Tensorflow Object Detection API进行自定义数据的训练，包括安装、数据准备、模型配置、训练及结果测试。首先，需要安装TF Object Detection API及相关依赖，并确保版本匹配。接着，利用labelImg工具进行数据标注并转换为tfrecord格式。然后，选择预训练模型如ssd_mobilenet_v1_coco，并调整config文件以适应自己的数据。训练过程中，使用tensorboard监控损失曲线。最后，导出模型并进行效果测试。

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一. 安装

Tensorflow object detection api是tensorflow官方出品的检测工具包，集成了像ssd、faster rcnn等检测算法，mobilenet、inception、resnet等backbone和fpn、ppn等方法，各模块之间能够通过组合的方式来work。

Github下载地址：https://github.com/tensorflow/models

解压models-master，主要的内容都在/research/目录下，里面有很多代码包括ocr、nlp、speech等，本节我们只需要关注object_detection，也就是目标检测部分。

代码安装步骤如下：

1）确保电脑上已安装了tensorflow环境+keras，建议tf版本>=1.6，注意tf版本要与CUDA、cudnn环境匹配，否则可能会有意想不到的错误。ps：tensorflow版本升级过快，前向兼容性不好（接口不一致），确实得吐槽。

2）编译protoc （建议版本3.4+）
cd research
protoc --python_out=. object_detection/protos/*.proto

3）安装research & slim
python setup.py install
cd slim
python setup.py install

4）添加系统路径（research目录）
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
也可以添加到系统变量：
vim ~/.bashrc
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/research:/path/to/research/slim
source ~/.bashrc

5）测试是否安装成功（research目录）
python object_detection/builders/model_builder_test.py
安装成功会显示ok。

二. 数据准备

数据标注工具建议使用labelImg，采用xml进行数据保存，相关教程比较多，这里不再赘述。

这里需要说明的是：tensorflow需要tfrecord格式数据，需要在完成的标注数据基础上进行数据转换，这里将标注数据分为两个文件夹，train和test，文件夹下包含图片文件和xml。

需要通过脚本进行数据转换：首先将annotation转换成csv，然后将csv转换成tfrecord。

python xml_to_csv.py /path/to/train ./data/train_labels.csv
python xml_to_csv.py /path/to/test ./data/test_labels.csv

python generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_labels.csv --output_path=train.record
python generate_tfrecord.py --csv_input=data/test_labels.csv --output_path=test.record

# xml_to_csv.py
# -*- coding: utf-8 -*-

import os, sys
import glob
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET

def xml_to_csv(_path, _out_file):
    xml_list = []
    for xml_file in glob.glob(_path + '/*.xml'):
        tree = ET.parse(xml_file)
        root = tree.getroot()
        for member in root.findall('object'):
            value = (root.find('filename').text,
                     int(root.find('size')[0].text),
                     int(root.find('size')[1].text),
                     member[0].text,
                     int(member[4][0].text),

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