Fast RCNN训练阶段代码解析

最新推荐文章于 2025-05-17 11:37:33 发布

陈龙CL

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分类专栏： caffe python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/timeflyhigh/article/details/51790718

本文介绍了Fast RCNN训练过程，从入口文件train_net.py开始，详细讲解了数据的读取与处理，包括数据集的制作和网络训练。在lib目录下，数据处理位于lib/datasets和lib/fast_rcnn中，而网络输入层由lib/roi_data_layer的python实现完成。训练数据通过get_imdb函数读取，然后使用get_training_roidb进行预处理。同时，文章提到了fast-rcnn如何在Caffe中使用Python实现网络层。

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首先是入口文件trian_net.py，真正处理数据的文件都在lib文件里，包括数据集制作的文件在lib/datasets下，网络训练测试的文件在lib/fast_rcnn下，lib/roi_data_layer是用python实现的网络的输入层。

parse_args函数解析输入参数：网络参数定义，初始化模型（这两项没有默认值必须自己指定），显卡号，最大迭代次数，训练数据位置等。
def parse_args():
    """
    Parse input arguments
    """
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a Fast R-CNN network')
    parser.add_argument('--gpu', dest='gpu_id',
                        help='GPU device id to use [0]',
                        default=0, type=int)
    parser.add_argument('--solver', dest='solver',
                        help='solver prototxt',
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument('--iters', dest='max_iters',
                        help='number of iterations to train',
                        default=40000, type=int)
    parser.add_argument('--weights', dest='pretrained_model',
                        help='initialize with pretrained model weights',
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument('--cfg', dest='cfg_file',
                        help='optional config file',
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument('--imdb', dest='imdb_name',
                        help='dataset to train on',
                        default='voc_2007_trainval', type=str)
    parser.add_argument('--rand', dest='randomize',
                        help='randomize (do not use a fixed seed)',
                        action='store_true')
    parser.add_argument('--set', dest='set_cfgs',
                        help='set config keys', default=