faster-rcnn 之训练数据是如何准备的：imdb和roidb的产生

最新推荐文章于 2024-05-02 10:29:57 发布

sloanqin

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分类专栏：深度学习机器学习文章标签： faster-rcnn python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sloanqin/article/details/51537713

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【说明】：欢迎加入：faster-rcnn 交流群 238138700，关于imdb和roidb的生成都是在函数train_rpn的中，所以我们从这个函数开始，逐个跟进看如何执行得到我们需要的imdb和roidb：

def train_rpn(queue=None, imdb_name=None, init_model=None, solver=None,
              max_iters=None, cfg=None):
    """Train a Region Proposal Network in a separate training process.
    """

    # Not using any proposals, just ground-truth boxes
    cfg.TRAIN.HAS_RPN = True
    cfg.TRAIN.BBOX_REG = False  # applies only to Fast R-CNN bbox regression
    cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD = 'gt'
    cfg.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 1
    print 'Init model: {}'.format(init_model)
    print('Using config:')
    pprint.pprint(cfg)

    import caffe
    _init_caffe(cfg)

    roidb, imdb = get_roidb(imdb_name) # 调用函数，返回训练数据
    print 'roidb len: {}'.format(len(roidb))
    output_dir = get_output_dir(imdb)
    print 'Output will be saved to `{:s}`'.format(output_dir)

    model_paths = train_net(solver, roidb, output_dir, #传入数据roidb，供训练
                            pretrained_model=init_model,
                            max_iters=max_iters)
    # Cleanup all but the final model
    for i in model_paths[:-1]:
        os.remove(i)
    rpn_model_path = model_paths[-1]
    # Send final model path through the multiprocessing queue
    queue.put({'model_path': rpn_model_path})

所以，进入get_roidb函数：

def get_roidb(imdb_name, rpn_file=None):
    imdb = get_imdb(imdb_name) # 调用该函数，返回imdb
    print 'Loaded dataset `{:s}` for training'.format(imdb.name)
    imdb.set_proposal_method(cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD)
    print 'Set proposal method: {:s}'.format(cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD)
    if rpn_file is not None:
        imdb.config['rpn_file'] = rpn_file
    roidb = get_training_roidb(imdb) #利用imdb，产生roi_db
    return roidb, imdb

所以我们要先看imdb是如何产生的，然后看如何借助imdb产生roidb

def get_imdb(name):
    """Get an imdb (image database) by name."""
    if not __sets.has_key(name):
        raise KeyError('Unknown dataset: {}'.format(name))
    return __sets[name]()

从上面可见，get_imdb这个函数的实现