使用自己的数据集训练测试Faster R-CNN

最新推荐文章于 2024-10-28 14:08:28 发布

小小小花儿

最新推荐文章于 2024-10-28 14:08:28 发布

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分类专栏：目标检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ly_twt/article/details/105562274

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本文详细介绍了如何使用Faster R-CNN框架进行自定义数据集的训练，包括数据集准备、配置文件修改及常见错误解决方法，帮助读者顺利实现目标检测任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

为了确保不出问题，可以在pascal voc数据集上测试一遍。具体操作参考：https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/105561069

首先，你需要制作好自己的数据集，数据集格式与pascal voc2007相同。数据集制作请参考：

https://blog.youkuaiyun.com/ly_twt/article/details/105772354

一、

在进行过pascal voc数据集的训练测试成功后。将以下文件夹删除：

（1）output文件夹

（2）py-faster-rcnn/data/cache中的文件

（3）py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007软链接

用你数据集中的Annotations，ImageSets，JPEGImages替换py-faster-rcnn/data/VOCdevkit/VOC2007中对应文件夹。

二、

需要修改一些文件：

（1）

py-faster-rcnn-master/lib/datasets/pascal_voc.py

第一处：在第30行，除了_background_不改，其他的改成你自己数据集的类别。

（可选）第二处：在212行。如果你的标签中含有大写字母，可能会出现KeyError的错误，就需要将该行中的lower()去掉。另外，建议标签用小写字母。

（2）

py-faster-rcnn-master/models/pascal_voc/VGG_CNN_M_1024/faster_rcnn_end2end/train.prototxt

第一处：在第11行，将21改成你自己数据集‘类别数+1’，例如你数据集中有17种类别，那这里就改成18.

第二处：在第341行，将21改成你自己数据集‘类别数+1’。

第三处：在431行，将21改成你自己数据集‘类别数+1’。

第四处：在454行，将84改成'（类别数+1）*4’，如果你的类别数是17，那么就改成72

（3）

py-faster-rcnn-master/models/pascal_voc/VGG_CNN_M_1024/faster_rcnn_end2end/test.prototxt

第一处：在409行，将21改成你自己数据集‘类别数+1’

第二处：在434行，将84改成'（类别数+1）*4’

（4）为避免标定区域溢出错误，需要进行以下修改：

一般错误如下：


File "/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py", line 108, in append_flipped_images

    assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()

AssertionError

第一处：

py-faster-rcnn/lib/datasets/imdb.py

在第102行这个函数中进行修改：在110和111行中间插入以下代码

for b in range(len(boxes)):
    if boxes[b][2]< boxes[b][0]:
        boxes[b][0] = 0

第二处：

py-faster-rcnn-master/lib/datasets/pascal_voc.py

将第208，209，210，211行中的-1去掉。

至此，你可以开始训练测试了。训练测试步骤与pascal voc相同，参考：https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/105561069

遇到的问题：

1、

问题：

ValueError：operands could not be broadcast together with shapes (72, 1024)

解决：

在上面修改文件的时候没改对。

2、

问题：

TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

解决：

第一处：

 lib/rpn/proposal_target_layer.py

在第123行的for循环中，如下：（这里的ind，start，end都是 numpy.int 类型，这种类型的数据不能作为索引，所以必须对其进行强制类型转换）

改成：

第二处：

py-faster-rcnn/lib/roi_data_layer/minibatch.py

在172行的for循环中，

改为：

3、

问题：

出现u'\ufeff或者xml.etree.ElementTree.ParseError: not well-formed (invalid token): line 99, column 8

原因：xml文件中存在乱码

这里就要提醒大家，在标注过程中一定要严格：

①标注文件（图片，xml，标注工具等）存放路径一定不要出现中文。

②标签一定不要出现中文。最好用小写母。‘-’最好使用‘_’代替。

③xml文件用utf-8编码。

4、

问题：

测试出现：IndexError: too many indices for array

解决：

lib/datasets/voc_eval.py

在147和148行中间插入以下代码：

if len(BB) != 0:
    BB = BB[sorted_ind, :]