工作记录：RCNN在自己的数据库上finetune之后进行测试

最新推荐文章于 2021-11-08 16:21:56 发布

原创最新推荐文章于 2021-11-08 16:21:56 发布 · 438 阅读

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本文介绍如何通过修改RCNN相关脚本来提取特征、选择最佳迭代模型，并进行最后几层网络的训练与测试。涉及文件包括rcnn_cache_pool5_features.m、rcnn_exp_cache_features.m、rcnn_train.m等。

提特征

首先要修改rcnn/rcnn_cache_pool5_features.m
- 备份rcnn_cache_pool5_features
  - 复制rcnn_cache_pool5_features并另存为 OPT_rcnn_cache_pool5_features
- 修改OPT_rcnn_cache_pool5_features（改路径等）
  - 在训练好的文件中挑选loss最小的50k次迭代文件，复制到指定目录下
    cp finetune_OPT_2017_train_iter_50000 ~/CODE/rcnn/data/caffe_nets/finetune_OPT_2017_train_iter_50000
  - .prototxt内容修改
    ./model-defs/rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt无需修改
  - .m内容修改
    [33] ip.addOptional('net_file', './data/caffe_nets/finetune_OPT_2017_train_iter_50000', @isstr);
    [36] ip.addOptional('cache_name', 'v1_finetune_OPT_2017_train_iter_50000', @isstr);
其次要修改rcnn/experiments/rcnn_exp_cache_features.m
- 备份rcnn_exp_cache_features
  - 复制rcnn_exp_cache_features并另存为 OPT_rcnn_exp_cache_features
- 修改OPT_rcnn_exp_cache_features（改路径等）
  [4] net_file = './data/caffe_nets/finetune_OPT_2017_train_iter_50000';
  [5] cache_name = 'v1_finetune_OPT_2017_train_iter_50000';
  [10] VOCdevkit = './datasets/OPTdevkit2017';
  [13] imdb_train = imdb_from_voc(VOCdevkit, 'train', '2017');
  [14] imdb_val = imdb_from_voc(VOCdevkit, 'val', '2017');
  [15] imdb_test = imdb_from_voc(VOCdevkit, 'test', '2017');
  [16] imdb_trainval = imdb_from_voc(VOCdevkit, 'trainval', '2017');
然后调用rcnn_exp_cache_features.m提特征：

>> OPT_rcnn_exp_cache_features('train');   % chunk1
>> OPT_rcnn_exp_cache_features('val');     % chunk2
>> OPT_rcnn_exp_cache_features('test_1');  % chunk3
>> OPT_rcnn_exp_cache_features('test_2');  % chunk4

训练、测试

首先要修改rcnn/rcnn_train.m
- 备份rcnn_train
  - 复制rcnn_train并另存为 OPT_rcnn_train
- 修改./model-defs/rcnn_batch_256_output_fc7.prototxt
  - rcnn_batch_256_output_fc7.prototxt不需要修改
- 修改OPT_rcnn_train（改默认参数、路径等）
  [42] ip.addParamValue('net_file', './data/caffe_nets/finetune_OPT_2017_train_iter_50000', @isstr);
  [45] ip.addParamValue('cache_name', 'v1_finetune_OPT_2017_train_iter_50000', @isstr);
其次要修改rcnn/rcnn_test.m
- 备份rcnn_test
  - 复制rcnn_test并另存为 OPT_rcnn_test
- 修改OPT_rcnn_test（改默认参数等）
  - 不需要修改OPT_rcnn_test
然后要修改rcnn/experiments/rcnn_exp_train_and_test.m
- 备份rcnn_exp_train_and_test
  - 复制rcnn_exp_train_and_test并另存为 OPT_rcnn_exp_train_and_test
- 修改OPT_rcnn_exp_train_and_test（改默认参数等）
  [5] net_file = './data/caffe_nets/finetune_OPT_2017_train_iter_50000';
  [6] cache_name = 'v1_finetune_OPT_2017_train_iter_50000';
  [13] VOCdevkit = './datasets/OPTdevkit2017';
  [16] imdb_train = imdb_from_voc(VOCdevkit, 'trainval', '2017');
  [17] imdb_test = imdb_from_voc(VOCdevkit, 'test', '2017');
然后调用rcnn_exp_train_and_test.m训练后几层 ( fc6, fc7 ) 并给出测试结果：

>>test_results = OPT_rcnn_exp_train_and_test()