毕设日志——在faster rcnn pytorch上训练KITTI数据集

本次目标：

• 整理运行代码产生的内容
• 下载KITTI数据集和LSVH数据集
• 修改数据集样式为VOC2007
• 在新的数据集上训测

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2019.4.13

一、准备工作

• 备份之前训练生成的文件models,output,以及没有用的qsub相关的.sh文件和文件夹（虽然这个备份似乎没有什么用）

• 下载KITTI：
  数据集： http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_image_2.zip
  标注文件： http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_label_2.zip
  或者KITTI官网
  

• 下载LSVH
  在作者的GitHubhttps://github.com/xw-hu/SINet上找到：https://drive.google.com/file/d/1yHeuZia3pbcbn8OLkotJGJGhczI7gM3e/view

• 下载用时很久，特别是那个12G的

• 删除data下的软链接

rm -rf VOCdevkit2007

• 删除data下的cache文件夹
• 备份原版的VOC2007文件夹到我的备份用文件夹/backup

mv ./VOC2007/ /home/jingge/hdd2T/backup/

• 删除__pycache__文件夹
• 删除_init_paths.pyc文件

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二、操作新的文件夹

• 在移走VOC2007的位置重建一个VOC2007文件夹：

mkdir VOC2007

• 参考文章

https://blog.youkuaiyun.com/u014256231/article/details/79801665

使用mkdir命令新建文件夹：

最后结构如下：

• 解压之前下载的两个zip文件，图片放入JPEGImages里；标注信息解压后的label_2文件夹在VOC2007下，与Annotations等平行
• unzip test.zip 会默认将文件解压到当前目录，如果要解压到指定目录，可以加上 -d 选项，即 unzip test.zip -d /root/ 。故：

 unzip data_object_image_2.zip -d /home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/

• 解压图片数据需要一点时间，结果目录如下：
  
• 再解压标签：

unzip data_object_label_2.zip -d /home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/

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三、转换KITTI中标签的类别——对标注信息的txt文件进行操作

https://blog.youkuaiyun.com/u014256231/article/details/79801665

• 新建py文件

/data/VOCdevkit/VOC2007/training$ vim modify_annotations_txt.py

• 写入：
  （忽略了’DontCare’和’Misc’类，也忽略了’Cyclist’类，因为图片中这一类过于小，标注信息也不准确，肉眼都难以分辨。还合并’Person_sitting’和’Pedestrian’统一为’Pedestrian’）

#!/usr/bin/env python  
# -*- coding: UTF-8 -*-  

# modify_annotations_txt.py  
import glob  
import string  

txt_list = glob.glob('./label_2/*.txt') # 存储Labels文件夹所有txt文件路径  
def show_category(txt_list):  
    category_list= []  
    for item in txt_list:  
        try:  
            with open(item) as tdf:  
                for each_line in tdf:  
                    labeldata = each_line.strip().split(' ') # 去掉前后多余的字符并把其分开  
                    category_list.append(labeldata[0]) # 只要第一个字段，即类别  
        except IOError as ioerr:  
            print('File error:'+str(ioerr))  
    print(set(category_list)) # 输出集合  

def merge(line):  
    each_line=''  
    for i in range(len(line)):  
        if i!= (len(line)-1):  
            each_line=each_line+line[i]+' '  
        else:  
            each_line=each_line+line[i] # 最后一条字段后面不加空格  
    each_line=each_line+'\n'  
    return (each_line)  

print('before modify categories are:\n')  
show_category(txt_list)  

for item in txt_list:  
    new_txt=[]  
    try:  
        with open(item, 'r') as r_tdf:  
            for each_line in r_tdf:  
                labeldata = each_line.strip().split(' ')

                '''if labeldata[0] in ['Truck','Van','Tram','Car']: # 合并汽车类  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'car')  
                if labeldata[0] in ['Person_sitting','Cyclist','Pedestrian']: # 合并行人类  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'pedestrian')'''
                #print type(labeldata[4])
                if labeldata[4] == '0.00':
                    labeldata[4] = labeldata[4].replace(labeldata[4],'1.00')
                if labeldata[5] == '0.00':
                    labeldata[5] = labeldata[5].replace(labeldata[5],'1.00')
                if labeldata[0] == 'Truck':  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'truck')
                if labeldata[0] == 'Van':  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'van') 
                if labeldata[0] == 'Tram':  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'tram')
                if labeldata[0] == 'Car':  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'car')
                #if labeldata[0] == 'Cyclist':  
                    #labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'cyclist')
                if labeldata[0] in ['Person_sitting','Pedestrian']: # 合并行人类  
                    labeldata[0] = labeldata[0].replace(labeldata[0],'pedestrian')
                if labeldata[0] == 'Cyclist':  
                    continue
                if labeldata[0] == 'DontCare': # 忽略Dontcare类  
                    continue  
                if labeldata[0] == 'Misc': # 忽略Misc类  
                    continue  
                new_txt.append(merge(labeldata)) # 重新写入新的txt文件  
        with open(item,'w+') as w_tdf: # w+是打开原文件将内容删除，另写新内容进去  
            for temp in new_txt:  
                w_tdf.write(temp)  
    except IOError as ioerr:  
        print('File error:'+str(ioerr))  

print('\nafter modify categories are:\n')  
show_category(txt_list)

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四、转换标注信息格式：txt到xml

• 对原始txt文件进行上述处理后，接下来需要将标注文件从txt转化为xml，并去掉标注信息中用不上的部分，只留下3类，还有把坐标值从float型转化为int型，最后所有生成的xml文件要存放在Annotations文件夹中。

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
因为这个错误折腾了一晚上，就是读图片的路径的问题
以后凡是碰到路径的问题一定再三check, check, check!!!
另外我跟参考作者文章的似乎不太一样，我下下来的KITTI数据集的图片解压出来都是png格式的，用了一个rename 's/\.png/.jpg/' *.png命令，把\faster-rcnn.pytorch\data\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages\training\image_2\目录下的png图片全都转换成jpg。上面说到的路径问题，也是因为JPEGImages文件夹下面分了training和testing两个文件夹，而不是图片直接在下面。

• 新建py文件

/data/VOCdevkit/VOC2007/training$ vim txt_to_xml.py

#!/usr/bin/env python  
# -*- coding: UTF-8 -*-  
# txt_to_xml.py  
# 根据一个给定的XML Schema，使用DOM树的形式从空白文件生成一个XML  
from xml.dom.minidom import Document  
import cv2  
import os  

def generate_xml(name,split_lines,img_size,class_ind):  
    doc = Document()  # 创建DOM文档对象  

    annotation = doc.createElement('annotation')  
    doc.appendChild(annotation)  

    title = doc.createElement('folder')  
    title_text = doc.createTextNode('VOC2007')#这里修改了文件夹名  
    title.appendChild(title_text)  
    annotation.appendChild(title)  

    img_name=name+'.jpg'#要用jpg格式    
    

    title = doc.createElement('filename')  
    title_text = doc.createTextNode(img_name)  
    title.appendChild(title_text)  
    annotation.appendChild(title)  

    source = doc.createElement('source')  
    annotation.appendChild(source)  

    title = doc.createElement('database')  
    title_text = doc.createTextNode('The VOC2007 Database')#修改为VOC  
    title.appendChild(title_text)  
    source.appendChild(title)  

    title = doc.createElement('annotation')  
    title_text = doc.createTextNode('PASCAL VOC2007')#修改为VOC  
    title.appendChild(title_text)  
    source.appendChild(title)  

    size = doc.createElement('size')  
    annotation.appendChild(size)  

    title = doc.createElement('width')  
    title_text = doc.createTextNode(str(img_size[1]))  
    title.appendChild(title_text)  
    size.appendChild(title)  

    title = doc.createElement('height')  
    title_text = doc.createTextNode(str(img_size[0]))  
    title.appendChild(title_text)  
    size.appendChild(title)  

    title = doc.createElement('depth')  
    title_text = doc.createTextNode(str(img_size[2]))  
    title.appendChild(title_text)  
    size.appendChild(title)  

    for split_line in split_lines:  
        line=split_line.strip().split()  
        if line[0] in class_ind:  
            object = doc.createElement('object')  
            annotation.appendChild(object)  

            title = doc.createElement('name')  
            title_text = doc.createTextNode(line[0])  
            title.appendChild(title_text)  
            object.appendChild(title)  

            title = doc.createElement('difficult')  
            title_text = doc.createTextNode('0')  
            title.appendChild(title_text)  
            object.appendChild(title)  

            bndbox = doc.createElement('bndbox')  
            object.appendChild(bndbox)  
            title = doc.createElement('xmin')  
            title_text = doc.createTextNode(str(int(float(line[4]))))  
            title.appendChild(title_text)  
            bndbox.appendChild(title)  
            title = doc.createElement('ymin')  
            title_text = doc.createTextNode(str(int(float(line[5]))))  
            title.appendChild(title_text)  
            bndbox.appendChild(title)  
            title = doc.createElement('xmax')  
            title_text = doc.createTextNode(str(int(float(line[6]))))  
            title.appendChild(title_text)  
            bndbox.appendChild(title)  
            title = doc.createElement('ymax')  
            title_text = doc.createTextNode(str(int(float(line[7]))))  
            title.appendChild(title_text)  
            bndbox.appendChild(title)  

    # 将DOM对象doc写入文件  
    f = open('/home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/'+name+'.xml','w')   # Annotations/
    #f = open('Annotations/'+name+'.xml','w')
    f.write(doc.toprettyxml(indent = ''))  
    f.close()  

if __name__ == '__main__':  
    class_ind=('van', 'tram', 'car', 'pedestrian', 'truck')#修改为了5类  
    cur_dir=os.getcwd()  
    print(cur_dir) #wjg
    labels_dir=os.path.join(cur_dir,'label_2') 
    print(labels_dir)  #wjg
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(labels_dir): # 分别得到根目录，子目录和根目录下文件     
        for file_name in filenames:  
            full_path=os.path.join(parent, file_name) # 获取文件全路径  
            #print full_path  
            print(full_path) # wjg
            f=open(full_path)  
            split_lines = f.readlines()  
            name= file_name[:-4] # 后四位是扩展名.txt，只取前面的文件名  
            #print name  
            img_name=name+'.jpg'  
            img_path=os.path.join('/home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages',img_name) # 路径需要自行修改              
            #print img_path  
            # wjg
            print("img_path",img_path)
            img_size=cv2.imread(img_path).shape  
            generate_xml(name,split_lines,img_size,class_ind)  
print('all txts has converted into xmls')  

• 运行py文件

/data/VOCdevkit/VOC2007/training$ python txt_to_xml.py

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五、生成训练验证集和测试集列表

这个工具是用Python3写的，所以执行的时候要进入文件目录（我把这个py放在了/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/training里面，和前两个py文件一样）后，执行：

python3 create_train_test_txt.py

# create_train_test_txt.py  
# encoding:utf-8  
import pdb  
import glob  
import os  
import random  
import math  

def get_sample_value(txt_name, category_name):  
    label_path = './label_2/'  
    txt_path = label_path + txt_name+'.txt'  
    try:  
        with open(txt_path) as r_tdf:  
            if category_name in r_tdf.read():  
                return ' 1'  
            else:  
                return '-1'  
    except IOError as ioerr:  
        print('File error:'+str(ioerr))  

txt_list_path = glob.glob('./label_2/*.txt')  
txt_list = []  

for item in txt_list_path:  
    temp1,temp2 = os.path.splitext(os.path.basename(item))  
    txt_list.append(temp1)  
txt_list.sort()  
print(txt_list, end = '\n\n')  

# 有博客建议train:val:test=8:1:1，先尝试用一下  
num_trainval = random.sample(txt_list, math.floor(len(txt_list)*9/10.0)) # 可修改百分比  
num_trainval.sort()  
print(num_trainval, end = '\n\n')  

num_train = random.sample(num_trainval,math.floor(len(num_trainval)*8/9.0)) # 可修改百分比  
num_train.sort()  
print(num_train, end = '\n\n')  

num_val = list(set(num_trainval).difference(set(num_train)))  
num_val.sort()  
print(num_val, end = '\n\n')  

num_test = list(set(txt_list).difference(set(num_trainval)))  
num_test.sort()  
print(num_test, end = '\n\n')  

# pdb.set_trace()  # wjg

Main_path = '/home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/'  
train_test_name = ['trainval','train','val','test']  
category_name = ['van', 'tram', 'car', 'pedestrian', 'truck']#修改类别  

# 循环写trainvl train val test  
for item_train_test_name in train_test_name:  
    list_name = 'num_'  
    list_name += item_train_test_name  
    train_test_txt_name = Main_path + item_train_test_name + '.txt'   
    try:  
        # 写单个文件  
        with open(train_test_txt_name, 'w') as w_tdf:  
            # 一行一行写  
            for item in eval(list_name):  
                w_tdf.write(item+'\n')  
        # 循环写Car Pedestrian Cyclist  
        for item_category_name in category_name:  
            category_txt_name = Main_path + item_category_name + '_' + item_train_test_name + '.txt'  
            with open(category_txt_name, 'w') as w_tdf:  
                # 一行一行写  
                for item in eval(list_name):  
                    w_tdf.write(item+' '+ get_sample_value(item, item_category_name)+'\n')  
    except IOError as ioerr:  
        print('File error:'+str(ioerr)) 

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六、代码的修改

数据集准备完毕，接下来该改一下运行训练的代码了。
参考：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43380510/article/details/83004127

2019.4.14

昨天晚上加今天早上又作了如下几个修改：

• 将data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/training/image_2下的jpg图片全部都转到了./JPEGImages/下面，这是参考原VOC2007数据集发现的，如下图。另外这样修改了之后在txt_to_xml.py中的图片路径要相应修改。所以昨天凌晨没有跑出来，今天上午改了之后，其实重新把三个数据处理的py文件又重新跑了一次，即重新生成了xml文件和区分训测的txt。

• **注意每次重新训练之前一定要删除data/cache！**这是因为在trainval_net.py引用的combiled_roidb函数中，有引用roidb.py下的一个prepare_roidb函数，而这个函数呢，有这么一段：

def prepare_roidb(imdb):
  """Enrich the imdb's roidb by adding some derived quantities that
  are useful for training. This function precomputes the maximum
  overlap, taken over ground-truth boxes, between each ROI and
  each ground-truth box. The class with maximum overlap is also
  recorded.
  """

  roidb = imdb.roidb
  if not (imdb.name.startswith('coco')):
    cache_file = os.path.join(imdb.cache_path, imdb.name + '_sizes.pkl')
    if os.path.exists(cache_file):
      print('Image sizes loaded from %s' % cache_file)
      with open(cache_file, 'rb') as f:
        sizes = pickle.load(f)
    else:
      print('Extracting image sizes... (It may take long time)')
      sizes = [PIL.Image.open(imdb.image_path_at(i)).size
                for i in range(imdb.num_images)]
      with open(cache_file, 'wb') as f:
        pickle.dump(sizes, f)
      print('Done!!')

就是说只有cache里面没有东西，才会去提取图片，否则会提取cache路径下的内容！博客https://blog.youkuaiyun.com/yutingzhaomeng/article/details/80328422 中有特别强调！

• 然后再进行代码的修改，也就是faster-rcnn.pytorch/lib/datasets/pascal_voc.py文件中的类别：**在pascal_voc.py中修改自己要检测的类别的时候，不要把backgroud删掉了！**https://blog.youkuaiyun.com/yutingzhaomeng/article/details/80328422 的说法是，保留background类，用于训练RPN网络，视作RPN网络的负样本。

''' wjg
        self._classes = ('__background__',  # always index 0
                         'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
                         'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair',
                         'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
                         'motorbike', 'person', 'pottedplant',
                         'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor')
        '''
        self._classes = ('__background__','pedestrian', 'car', 'truck', 'tram', 'van')

其他我没有动。

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七、训练

【5.3】试一试断电时能不能不删除cache直接接着读取cache继续训练

• 先跑一个epoch试试看，
  batchsize=4，然后lr和lr_decay都用默认的就是作者给出的第一个结果的参数，先试试看所以不用默认的epoch=20。见下图：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --epochs 1 --bs 4 --nw 1  --cuda

然后出错了：

• 修改参数batch4为1，删除cache，重新跑

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --epochs 1 --bs 1 --nw 1  --cuda

这次似乎没有问题：








跑了1个epoch，生成的结果在models文件夹下，如下所示：

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八、测试

• 跑一下测试，checksession和checkepoch都用了默认的1

python test_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --checkpoint 10021 --cuda --load_dir ./data/pretrained_model/

• 报错：

• 参考文章 https://blog.youkuaiyun.com/lvsehaiyang1993/article/details/80910104 的做法，根据提示去找了/lib/datasets/voc_eval.py文件，然后看到上面报错的pose，然后注释掉了；再跑，就会出现truncated的报错，然后把它也注释掉。然后跑竟然出来了：
  
  上面修改的一段放在下面，以防之后因为我的修改出现问题：

# /lib/datasets/voc_eval.py
def parse_rec(filename):
  """ Parse a PASCAL VOC xml file """
  tree = ET.parse(filename)
  objects = []
  for obj in tree.findall('object'):
    obj_struct = {}
    obj_struct['name'] = obj.find('name').text
    # wjg obj_struct['pose'] = obj.find('pose').text
    # wjg obj_struct['truncated'] = int(obj.find('truncated').text)
    obj_struct['difficult'] = int(obj.find('difficult').text)
    bbox = obj.find('bndbox')
    obj_struct['bbox'] = [int(bbox.find('xmin').text),
                          int(bbox.find('ymin').text),
                          int(bbox.find('xmax').text),
                          int(bbox.find('ymax').text)]
    objects.append(obj_struct)

  return objects

---

九、demo效果

• 修改demo.py中类别

# wjg 19.4.14
  '''
  pascal_classes = np.asarray(['__background__',
                       'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
                       'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair',
                       'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
                       'motorbike', 'person', 'pottedplant',
                       'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor'])
  '''
  pascal_classes = np.asarray(['__background__','pedestrian', 'car', 'truck', 'tram', 'van'])  # wjg

• 修改要测试的图片
  保留一张原来VOC2007中的图片
  再去KITTI挖两张——无奈系统资源不足？打不开图片文件夹？
  先测一张吧那就。
• 修改读取模型的路径

 parser.add_argument('--load_dir', dest='load_dir',
                      help='directory to load models',
                      default="/home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/models")      #wjg 4.14 for KITTI 

• 运行

python demo.py --net vgg16 --checksession 1 --checkepoch 1 --checkpoint 13463 --cuda

• 结果

• 跟之前那个直接用作者的第一个上传模型相比，检测出了那个遮挡的车！
  

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• 晚上回寝室，可以开始跑多几轮的KITTI了，一晚上训练
• 或者先看看多尺度？

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参考文章 https://blog.youkuaiyun.com/lkl3346/article/details/42268805 用命令实现只要主机（也就是目的电脑）在运行，程序就会在运行，直到命令执行结束。

nohup command & #后台主机运行程序command 

命令是否运行，可使用下面命令看看里面的内容是否变化

vim nohup.out

• 搞了一张其他地方的图来跑demo，一轮训练的结果果然很差：
  
• 晚上后台跑个epoch 20的训练试试看：）

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2019.4.15

昨晚运行下面命令，没有指定gpu，然后6个epoch，让他在后台运行：

#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --bs 1 --nw 1  --cuda
nohup python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --epochs 6 --bs 1 --nw 1 --cuda &

上午起来发现昨天训练的晚上0点20就停止了，出现了跟前面一样的问题：

• 删除所有不想关的生成的内容重来

python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --epochs 6 --bs 1 --nw 1 --cuda &

• 结果一样在上次的地方出错
• 删除data/cache文件夹，删除_init_paths.pyc，删除output文件夹，删除models文件夹，删除data/pretrained/vgg16/pascal_voc文件夹下之前下载的作者训练好的1个g的pth文件（是训练好的模型）
• 发现没有加GPU，这次加上GPU试试下面的：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --epochs 6 --bs 1 --nw 1  --cuda > output.log 2>&1 &

使用上面的命令，可以在后台进行运行：

可以看到它越过了之前出错的5300的迭代次数：

试了一下断开网络，重开一个终端，看到训练还在继续进行，到了6400：

再试一次断网重连，nozuonodie，然后我惊喜地看到，迭代到了6800，仍在默默地继续中：

• 所以这次应该可以晚上好好睡觉让它训练了。总结一下之前出错的原因点，估计是两点：
• 清理不需要的内容，重点是cache文件夹
• 指定GPU号码来运行，看一下我的程序在1号gpu的运行情况：
• 另外注意到，在我没有手动关闭或者exit最初那个执行&后台程序的putty终端的情况下，在断网两次之后，它依然是保持的active的状态，而后来两个打开检查断网情况的终端都变成了inactive：
  
  然后。。。第一epoch快完的时候还是出现了这个问题：
  
• 尝试epoch=2， bs=8
• 没有用

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2019.4.16 训测KITTI数据集

• 训练：
  参考 https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/issues/136
  等相关问题修改，然后运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --epochs 6 --bs 1 --nw 1 --cuda >output.log 2>&1 &

早上起来普天同庆：

十一点训练完了thank god：

可以看到，生成一个epoch的模型用了两个小时，跟之前的一样：

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• 测试：

python test_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --checkepoch 6 --checkpoint 13463 --cuda

mAP=0,8428约等于0.843哈哈哈哈

• demo：
  先从KITTI搞几张新图片，复制到images里面重命名

# 复制
faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/testing/image_2$ cp -i 000000.jpg /home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/images/
# 重命名
faster-rcnn.pytorch/images$ mv 000000.jpg img3.jpg
# 直接复制加重命名
faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/testing/image_2$ cp -i 000001.jpg /home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/images/img4.jpg
faster-rcnn.pytorch/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/testing/image_2$ cp -i 000002.jpg /home/jingge/hdd2T/faster-rcnn.pytorch/images/img5.jpg

运行：

python demo.py --net vgg16 --checksession 1 --checkepoch 6 --checkpoint 13463 --cuda

看看可视化的结果：
① 右边是新的，左边是epoch=1的结果，科技看到检测出了一个最左边遮挡的车，一共八个框，比左边多一个。

②这张结果还是不好

③这张没有检测出来：

④这张还可以：

⑤这张很多小车没检测出来啊啊啊啊：

• 备份images文件夹下的结果备查，删除images下产生的det照片以便之后再检测不会被当成原图片

faster-rcnn.pytorch$ cp -r ./images /home/jingge/hdd2T/backup/images0416/                                                          

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• 后来还是觉得检测出来框有问题，太少了，参考文章里面的说法增加了数量：
  
  结果还真是变多了，右边是从10变成20：
  
  再改成50，其实问题还是挺多的，很多检测不出来：
  
  
  所以说还是算法本身的问题，不是这个参数设置的问题。

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参考下面的文章进行后台运行程序和查询程序进程的操作
https://blog.youkuaiyun.com/Dby_freedom/article/details/80212107
https://blog.youkuaiyun.com/qq_16583687/article/details/77330722
nohup 命令 > output.log 2>&1 &让命令在后台执行
我用到的是 命令 > output.log 2>&1 &
cat output.log查看日志
按照https://blog.youkuaiyun.com/qq_16583687/article/details/77330722 一文的说法，nohup命令可以让你的shell命令忽略SIGHUP信号，即可以使之脱离终端运行；“&”可以让你的命令在后台运行。以脱离终端的方式在后台运行shell命令有这样几个好处：只要你执行过了命令，那么你的网络中断不会对你有任何影响，并且你就可以关闭终端软件了。注意这个时候要关putty最好用exit的方式，而不是直接×
我猜我只用了&没有用nohup可能只能断网不能exit开putty软件。

每次如果需要更换数据集
先删除原来数据集的软连接
替换掉数据集里面的内容之后
记得把软连接补回来！