跑通Faster-RCNN Pytorch-1.0以及如何训练自己的数据集（详细到发抖）

目录

1.环境配置

1.1 安装cuda

1.2 安装cudnn

1.3 安装Pytorch

2.下载Faster-RCNN pytorch1.0并跑通VOC2007数据集

2.1下载代码

2.2 配置和需要修改的地方

2.3 训练

2.4 测试

2.5 用demo.py对图片进行检测

3.训练自己的数据集

3.1 制作数据集

3.2 训练

3.3 测试

3.4 跑demo.py对图片进行检测

1.环境配置

系统：ubuntu20.04
显卡：RTX3060
cuda11.3+cudnn8.2.1 参考博客：Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法（亲测全部有效）_隔壁老王的博客-CSDN博客_ubuntu安装cuda
python 3.6 + Anaconda
Pytorch-1.7.1

1.1 安装cuda

官网安装包链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 。

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在终端输入：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

安装之前要先查看自己的显卡是否支持cuda10.0以上或者以下的版本，30系列的显卡貌似不支持cuda10.0以下的版本，显卡驱动可以向下兼容cuda版本，在终端输入nvidia-smi即可查看显卡驱动版本：
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显卡驱动对应的cuda版本如下：

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我的显卡驱动是470.86版本，所以可以使用所有版本的cuda，但是百度了以下好像cuda11.4没有对应的Pytorch版本，所有索性就下载了cuda11.3版本。
安装好了之后，在终端输入nvcc -V即可看到cuda11.3

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1.2 安装cudnn

官网安装包链接：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

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 注意看cuda版本对应的cudnn版本，我下载的是cuda11.3，所以下载的是cudnn8.2.1版本，下载完之后解压下来，会看到一个cuda文件夹，在当前目录打开终端，依次输入代码：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

1.3 安装Pytorch

官网安装包链接：PyTorch

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利用Anaconda进行安装Pytorch时，要添加清华镜像源，不然会下载的很慢

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

 配置完清华镜像源之后，要修改以下Pytroch官网给的安装代码，需要将-c pytorch去掉才会优先使用清华镜像源进行下载

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3

2.下载Faster-RCNN pytorch1.0并跑通VOC2007数据集

2.1下载代码

git clone https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git

2.2 配置和需要修改的地方

 建议直接去github下载压缩包然后解压下来，最近用git clone下载东西都很慢。下载好之后：

cd faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0 && mkdir datacd data && mkdir pretrained_model

然后下载预训练模型放到/data/pretrained_model中，作者给出了两个效果比较好的特征提取网络，下载链接：VGG16：VT Server   ResNet101：VT Server
之后回到根目录下载依赖的python包，注意scipy版本，不能太高，1.2.1差不多

pip install -r requirements.txt 

之后

cd libpython setup.py build develop

完事之后，下载VOC2007数据集

wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

将这三个压缩包解压到/data中，并将/data/VOCdevkit改名为/data/VOCdevkit2007
之后需要安装CoCo API，否则运行训练代码的时候，会报错：

ImportError: cannot import name '_mask'

 安装CoCo API，链接：GitHub - cocodataset/cocoapi: COCO API - Dataset @ http://cocodataset.org/ 建议直接下载压缩包，当然也可以试试用git clone，下载完之后呢解压到/data下，并将其文件夹改名为coco，即/data/coco，之后

cd coco/PythonAPImake

 完事之后，data文件夹下面应该有三个文件夹

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之后需要对config.py一处地方进行修改，否则会报错：

TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'

 在/lib/model/utils/config.py中的374行

yaml_cfg = edict(yaml.load(f))

修改为

yaml_cfg = edict(yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader))

2.3 训练

作者给出了训练的代码

CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID python trainval_net.py \--dataset pascal_voc --net vgg16 \--bs $BATCH_SIZE --nw $WORKER_NUMBER \--lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \--cuda

我的参数设置

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py  --dataset pascal_voc --net res101 --bs 4 --nw 4 --lr 0.001 --lr_decay_step 5 --cuda --use_tfb  --epochs 20

开始训练

 训练好之后在faster-rcnn.pytorch/models/res101/pascal_voc/里面就有很多个模型。

使用tensorboardX对loss进行可视化，在faster-rcnn.pytorch下，输入

tensorboard --logdir=logs/logs_s_1/losses/ --port=8888

之后就会有个网址给你

TensorBoard 2.6.0 at http://localhost:8888/ (Press CTRL+C to quit)

在网页中输入http://localhost:8888/即可看到可视化的结果

2.4 测试

作者给出了测试的代码

python test_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 \--checksession $SESSION --checkepoch $EPOCH --checkpoint $CHECKPOINT \--cuda

选用刚刚训练完的模型，选择最后一个，如果是按着本文的流程来的话，应该是

我的代码如下

python test_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --checksession 1 --checkepoch 20 --checkpoint 2504 --cuda

 结果

AP for aeroplane = 0.7382
AP for bicycle = 0.7671
AP for bird = 0.7674
AP for boat = 0.6232
AP for bottle = 0.5563
AP for bus = 0.7966
AP for car = 0.8373
AP for cat = 0.8748
AP for chair = 0.5078
AP for cow = 0.8198
AP for diningtable = 0.6214
AP for dog = 0.8673
AP for horse = 0.8794
AP for motorbike = 0.7613
AP for person = 0.7881
AP for pottedplant = 0.4624
AP for sheep = 0.7477
AP for sofa = 0.7411
AP for train = 0.7439
AP for tvmonitor = 0.7553
Mean AP = 0.7198

2.5 用demo.py对图片进行检测

将需要检测的图片放到faster-rcnn.pytorch/images中，然后运行
 

python demo.py --dataset pascal_voc --net res101  --cfg cfgs/res101.yml --load_dir models --checksession 1 --checkepoch 20 --checkpoint 2504 --image_dir images --cuda

就可以看到检测出来的图像啦

3.训练自己的数据集

3.1 制作数据集

首先把data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations和/ImageSets/Main和/JPEGImages中的东西全部删掉

 在Main中有四种txt文件

另外还有其他的txt文件，不过也是这四种类型，比如我用的是钢材的表面残缺检测数据集，我就需要另外多弄几个txt文件，我检测的类型有三个：擦花、桔皮、碰伤，凸粉，所以我就需要分别创建出各种类别的txt文件

这四个txt文件跟上面四个不同的是，这四个txt存放的是某一类的图片，我还有另外三个类，所以我还需要再多创建8个txt文件，但是这些txt都单独存放某一类的图片名字，而上面四个txt，即不带前缀的txt文件，就需要存放所有类的图片名字。

另外不同的是，上面存放全部图片的txt文件，不需要打上正负样本标签，就像这样：

而其他类型类型的四个txt文件，则需要打上正负样本的标签，如果是擦花类型的txt文件，我就需要在除了擦花类型的图片之外的图片名字后面加上 -1 ，擦花类型的图片名字后面加上 1，就像这样：

以此类推，最后文件夹里面应该有

 接着，将所有的图片都放在JPEGImages文件夹里面，像这样

接着就是打标签了，用labelImage进行数据标注，安装方法参照博客Ubuntu20.04安装LabelImg工具--亲测有效_sunchanglan151的博客-CSDN博客
安装好之后，打开labelImage，标注的格式使用

之后就是快乐的打标签过程，打完标签之后，将所有标签都丢到data/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations文件夹里面，这样数据集就做好了。

3.2 训练

训练之前，要把之前跑VOC2007数据集产生的缓存删除，如果Ubuntu系统的内存不够，还需要把之前生成的20个模型删除掉：
删除缓存：将faster-rcnn.pytorch/data/cache文件夹里面的东西全删掉
删除模型：将faster-rcnn.pytorch/models/res101/pascal_voc文件夹里面的东西全删掉
之后还需要修改一下代码，对pascal_voc.py和demo.py进行修改
pascal_voc.py 48行，修改为'__background__'和你的类，我的修改方式如下所示
demo.py修改方式同上，之后就可以快乐的进行训练了，训练方式还是跟之前一样，我的训练方式如下，因为数据集比较少，所以修改了一些参数

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py  --dataset pascal_voc --net res101 --bs 1 --nw 4 --lr 0.001 --lr_decay_step 3 --cuda --use_tfb  --epochs 60

可以适当调整bs和epochs和lr，之后就又是漫长的训练过程。

3.3 测试

还是运行之前的代码，但是要小改，就是要改那个模型，像我的话，就是

python test_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --checksession 1 --checkepoch 60 --checkpoint 654 --cuda

测试结果

AP for cahua = 0.3382
AP for jupi = 0.9671
AP for pengshang = 0.2674
AP for tufen = 0.6232

结果不算很好，有待提高。

3.4 跑demo.py对图片进行检测

还是一样，将需要检测的图片放到faster-rcnn.pytroch/images下，像这样

然后就跑demo.py代码

python demo.py --dataset pascal_voc --net res101  --cfg cfgs/res101.yml --load_dir models --checksession 1 --checkepoch 60 --checkpoint 654 --image_dir images --cuda

然后在 faster-rcnn.pytroch/images下就可以看到检测到的结果

效果还不错，都预测对了。

至此本文就结束了，第一次写博客，写不好望指点，谢谢！