windows+caffe+faster rcnn 用自己的数据集训练模型总结

本文主要参考这两篇博客：

1、https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38715903/article/details/81077326

2、https://blog.youkuaiyun.com/LOVE1055259415/article/details/79047309

预训练模型下载链接：https://pan.baidu.com/s/1XCweY6GLt0HmPlrzXcjVTg    提取码：nakj 

将预训练模型文件夹解压后放在.root/data/下。

根据以上两个链接（包括其中的QAQ），可完成自己数据集的训练，但在测试时，出现了找不到.xml文件错误，如下图，

通过查找出错文件（pascal_voc.py）和代码行(289)，发现是由于指定annotation文件时，路径出错，现改为

再用训练好的模型对数据进行测试，成功得到预测结果。

但针对自己的数据集，怎样更改anchor的大小及个数呢？请往下看 

从这里开始，建议每更改完一个参数，就重新训练一次，以防一次性改的参数太多，不知道哪里改错了，也记不住改的哪里了，又改不回来。比如想修改anchor大小，就先不要修改config.py中的配置参数。

修改anchor大小：https://blog.youkuaiyun.com/e01528/article/details/80171109 ，个人感觉此博文挺好，图文并茂，不容易犯错。

修改训练或测试过程中保留的候选框个数： 参考本博客（https://cloud.tencent.com/developer/article/1396364）对config.py文件参数的解释，对需要更改的参数进行更改。此链接对每个参数代表的意思做了详解。

同时也可以更改solver.prototxt中的参数，修改或添加最大迭代次数、优化算法等，参考链接：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5074049.html，此链接对每个参数代表的意思进行讲解。

如果想更改训练网络时的迭代次数，可在experience/script/faster_rcnn_end2end.sh文件中将ITERS参数改为你想设置的值，如下图，设置为15000次。

对于更改交替训练方式中的迭代次数，可参考此链接:https://blog.youkuaiyun.com/meccaendless/article/details/79569104，我目前还没做过，不知道会遇见什么样的问题。

至此，针对原有网络结构的参数更改已完成。

本博客包含了其它很多链接，一方面是因为我比较懒，另一方面也是因为我也是站在别人的肩膀上，只是根据自己的问题将其他人的工作整合到了一起，并做了一个针对自身工作的总结，更方便自己日后查看，与您不便之处，还请谅解！

接下来，要想更改特征提取部分的网络模型，即backbone，该怎么做呢？正在看，待更~