faster rcnn训练自己的数据集(pytorch版)

  • 环境:Win10+Anaconda3+Python3.8.8+Pytorch1.8.1
  • 代码下载:https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0

一、安装依赖

  1. pip安装所有python依赖项,windows下的pycocotools使用pip安装也无法支持,需要手动编译
    pip install -r requirements.txt
    
  2. 编译cuda依赖项
    cd lib
    python setup.py build develop
    

二、创建文件夹

faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\目录下创建datamodels文件夹
faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\data\目录下再再创建pretrained_model文件夹,用于存放resnet101_caffe.pth预训练模型
model文件夹可以在trainval_net.py文件中61行自定义,用于存放训练中保存的模型

三、修改源程序

  1. 修改faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\datasets\pascal_voc.py中的self._devkit_pathself._data_pathself._classes,修改后结果如下图
    self._devkit_path='/home/featurize/data/VOCdevkit'
    self._data_path='/home/featurize/data/VOCdevkit/VOC2007'
    self._classes = ('__background__','person')
    
  2. 修改faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\roi_data_layer\minibatch.pyfaster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\demo.pyimread的import方式,否则会出现ImportError: cannot import name ‘imread’ from 'scipy.misc...报错,修改后结果如下图
    from scipy.misc import imread
    修改为
    from imageio import imread
    

四、训练模型

python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --epochs 50 --nw 4 --bs 8 --lr 0.0001 --cuda 
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