Faster R-CNN GPU訓練運行說明

本篇文章主要是記錄本人學習Faster R-CNN的有關內容，這次是記錄使用GPU運行模型訓練的步驟：

1、首先下載模型的源代碼（本人使用的是tensorflow版的代碼）：

https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

2、配置環境

訓練模型需要提前安裝好相關的依賴包：

Cython           0.28.2

easydict         1.9

matplotlib       2.2.2

numpy            1.15.4

opencv-python    3.4.4.19

pandas           0.23.0

Pillow           5.3.0

scipy            1.1.0

tensorflow-gpu   1.10.1

3、Build the Cython modules

cd ./lib
make clean
make
cd ..

4、安裝COCO API

cd data
git clone https://github.com/pdollar/coco.git
cd coco/PythonAPI
make
cd ../../..

5、下載訓練好的vgg16模型

mkdir -p data/imagenet_weights
cd data/imagenet_weights
wget -v http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz
tar -xzvf vgg_16_2016_08_28.tar.gz
mv vgg_16.ckpt vgg16.ckpt
cd ../.

這裏下載vgg16可能需要很長的時間，需要耐心的等待，或者使用本人上傳百度雲的文件：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1t_PNpEjaD3AfdEyknLl2uA 
提取碼：96cj 

6、數據集數據下載

本人這裏使用的是Pascal VOC數據集（https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#beyond-the-demo-installation-for-training-and-testing-models）：

下載方式一：

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

由於這樣的下載方式較慢，可以使用本人的百度雲下載：

方式二：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1sL_88ZTlxlPl9dpQLZqrBg 
提取碼：gwn2 

然後將數據解壓到data文件夾下面。

tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

這裏需要注意的是，解壓的文件夾名是VOCdevkit，但是代碼中使用的是VOCdevkit2007：

所以需要將解壓的文件名修改爲VOCdevkit2007。或者創建一個軟鏈接文件：

cd ./data
ln -s ./VOCdevkit VOCdevkit2007

7、啓動訓練

格式：

./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh [GPU_ID] [DATASET] [NET]
# GPU_ID is the GPU you want to test on
# NET in {vgg16, res50, res101, res152} is the network arch to use
# DATASET {pascal_voc, pascal_voc_0712, coco} is defined in train_faster_rcnn.sh

本人的啓動設置：

bash ./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 1 pascal_voc vgg16

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以下就是本人進行GPU運行的步驟記錄，基礎薄弱，入門不久，望指正。

參考：

https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#beyond-the-demo-installation-for-training-and-testing-models

https://blog.csdn.net/some_possible/article/details/79139994

https://blog.csdn.net/qq_26894673/article/details/84727082