# faster rcnn

**Repository Path**: isolated_feng/faster-rcnn

## Basic Information

- **Project Name**: faster rcnn
- **Description**: faster rcnn训练资源
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-03-17
- **Last Updated**: 2025-03-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: rcnn

## README

# Faster RCNN源码文件

本仓库是基于[B站大佬Bubbliiiing](https://space.bilibili.com/472467171)的[源码](https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch)创建
本人对代码进行了轻微修改，具体代码讲解视频请转https://www.bilibili.com/video/BV1BK41157

** 本人重新于此处上传只为书写一篇训练frcnn心得博客 **，方便大家阅读并拿到源码实现
训练心得[博客地址](https://blog.csdn.net/qq_43578237/article/details/123562093)





`以下是代码原作者的readme.md`

## Faster-Rcnn：Two-Stage目标检测模型在Pytorch当中的实现



## 目录

1. [性能情况 Performance](#性能情况)
2. [所需环境 Environment](#所需环境)
3. [文件下载 Download](#文件下载)
4. [训练步骤 How2train](#训练步骤)
5. [预测步骤 How2predict](#预测步骤)
6. [评估步骤 How2eval](#评估步骤)
7. [参考资料 Reference](#Reference)

## 性能情况

| 训练数据集 |                         权值文件名称                         | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5:0.95 | mAP 0.5 |
| :--------: | :----------------------------------------------------------: | :--------: | :----------: | :----------: | :-----: |
|  VOC07+12  | [voc_weights_resnet.pth](https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch/releases/download/v1.0/voc_weights_resnet.pth) | VOC-Test07 |      -       |      -       |  80.36  |
|  VOC07+12  | [voc_weights_vgg.pth](https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch/releases/download/v1.0/voc_weights_vgg.pth) | VOC-Test07 |      -       |      -       |  77.46  |

## 所需环境

torch == 1.2.0
`有些代码可能无法运行，一般为以下情况：`

- torchvision版本过低
- torch版本、torchvision版本、cuda版本不匹配

>![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c8db6a3732d04c558a164e2d5d30a0e3.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RocmVlc3Rvb2Vncw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)



**解决方法**：根据自己的电脑显卡配置下载cuda和cudnn，根据安装的python版本(3.x)重新下载对应版本的torch和torchvision 下载地址：https://download.pytorch.org/whl/

这里仅提供个人配置：python3.8+cuda10.1+torch1.6+torchvision0.7 这里有本人下载好的gpu版torch1.6+torchvision0.7 whl文件，然后使用本地安装即可

链接：https://pan.baidu.com/s/1sjqN8MEEBkUdnDE509efpg?pwd=laud 
提取码：laud

## 文件下载

训练所需的voc_weights_resnet.pth或者voc_weights_vgg.pth以及主干的网络权重可以在百度云下载。  
voc_weights_resnet.pth是resnet为主干特征提取网络用到的；  
voc_weights_vgg.pth是vgg为主干特征提取网络用到的；   
链接: https://pan.baidu.com/s/1S6wG8sEXBeoSec95NZxmlQ      
提取码: 8mgp  

>上面下载好的四个文件中
>
>- `voc_weights_resnet.pth和voc_weights_vgg.pth`都是已经训练好的frcnn网络参数，直接在预测(predicit.py)中使用
>- `resnet50-19c8e357.pth和vgg16-397923af.pth`是已经训练好的backbone网络参数，在自己使用自己的数据集或自己重新开始训练时使用，这部分属于预训练好的网络，属于fine tuning技术，加快网络的收敛

  

VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：  
链接: https://pan.baidu.com/s/1YuBbBKxm2FGgTU5OfaeC5A    
提取码: uack   

>该数据集下载好后解压，直接放入工程文件中，和train.py等文件同路径

## 训练步骤

请同步参考：https://www.bilibili.com/video/BV1BK41157Vs

### a、训练VOC07+12数据集

1. 数据集的准备   
   **本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，解压后放在根目录**  

2. 数据集的处理   
   修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2，运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。   

3. 开始网络训练   
   train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。   

4. 训练结果预测   
   训练结果预测需要用到两个文件，分别是frcnn.py和predict.py。我们首先需要去frcnn.py里面修改model_path以及classes_path，这两个参数必须要修改。   
   **model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。   
   classes_path指向检测类别所对应的txt。**   
   完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。   

### b、训练自己的数据集

1. 数据集的准备  
   **本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集，**    
   训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。   
   训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。   

2. 数据集的处理  
   在完成数据集的摆放之后，我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。   
   修改voc_annotation.py里面的参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。   
   训练自己的数据集时，可以自己建立一个cls_classes.txt，里面写自己所需要区分的类别。   
   model_data/cls_classes.txt文件内容为：      

```python
cat
dog
...
```

修改voc_annotation.py中的classes_path，使其对应cls_classes.txt，并运行voc_annotation.py。  

3. 开始网络训练  
   **训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。**  
   **classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！**  
   修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。  

4. 训练结果预测  
   训练结果预测需要用到两个文件，分别是frcnn.py和predict.py。在frcnn.py里面修改model_path以及classes_path。  
   **model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。  
   classes_path指向检测类别所对应的txt。**  
   完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。  

## 预测步骤

### a、使用预训练权重

1. 下载完库后解压，在百度网盘下载frcnn_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，输入  

```python
img/street.jpg
```

2. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。  

### b、使用自己训练的权重

1. 按照训练步骤训练。  
2. 在frcnn.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；**model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类**。  

```python
_defaults = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"    : 'model_data/voc_weights_resnet.pth',
    "classes_path"  : 'model_data/voc_classes.txt',
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   网络的主干特征提取网络，resnet50或者vgg
    #---------------------------------------------------------------------#
    "backbone"      : "resnet50",
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
    #---------------------------------------------------------------------#
    "confidence"    : 0.5,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   非极大抑制所用到的nms_iou大小
    #---------------------------------------------------------------------#
    "nms_iou"       : 0.3,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   用于指定先验框的大小
    #---------------------------------------------------------------------#
    'anchors_size'  : [8, 16, 32],
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"          : True,
}
```

3. 运行predict.py，输入  

```python
img/street.jpg
```

4. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。  

## 评估步骤 

### a、评估VOC07+12的测试集

1. 本文使用VOC格式进行评估。VOC07+12已经划分好了测试集，无需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夹下的txt。
2. 在frcnn.py里面修改model_path以及classes_path。**model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。**  
3. 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。

### b、评估自己的数据集

1. 本文使用VOC格式进行评估。  
2. 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
3. 利用voc_annotation.py划分测试集后，前往get_map.py文件修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和训练时的txt一样。评估自己的数据集必须要修改。
4. 在frcnn.py里面修改model_path以及classes_path。**model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。**  
5. 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。

## Reference

https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch  
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3  
https://github.com/BobLiu20/YOLOv3_PyTorch