如何在faster-rcnn上训练自己的数据集

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何在faster-rcnn上训练自己的数据集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 不要发私信

使用labelImg制作自己的数据集(VOC2007格式)用于Faster-RCNN训练

https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53239325

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681

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一、数据集文件夹

新建一个文件夹,用来存放整个数据集,或者和voc2007一样的名字:VOC2007 
然后像voc2007一样,在文件夹里面新建如下文件夹:

技术分享图片

二、将训练图片放到JPEGImages

将所有的训练图片放到该文件夹里,然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式

图片重命名的代码(c++,python,matlab),参考:http://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446

三、标注图片,标注文件保存到Annotations

使用labelIImg 标注自己的图片

1、在git上下载源码:https://github.com/tzutalin/labelImg

2、按照网页上的使用方法使用 
(1)安装PyQt4和Lxml

(2)在labelImage 的目录下 shift+右键打开cmd 运行一下命令:

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc 
python labelImg.py

注:这个时候,就会出现labelimage的窗口

(3)labelimg窗口的使用方法: 
? 修改默认的XML文件保存位置,可以用“Ctrl+R”,改为自定义位置,这里的路径不能包含中文,否则无法保存。

? 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,可以修改默认类别,比如改成bus、car、building三个类别。

?“Open Dir”打开需要标注的样本图片文件夹,会自动打开第一张图片,开始进行标注

? 使用“Create RectBox”开始画框

? 完成一张图片后点击“Save”,此时XML文件已经保存到本地了。

? 点击“Next Image”转到下一张图片。

? 标注过程中可随时返回进行修改,后保存的文件会覆盖之前的。

? 完成标注后打开XML文件,发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

每个图片和标注得到的xml文件,JPEGImages文件夹里面的一个训练图片,对应Annotations里面的一个同名XML文件,一 一 对应,命名一致

标注自己的图片的时候,类别名称请用小写字母,比如汽车使用car,不要用Car 
pascal.py中读取.xml文件的类别标签的代码: 
cls = self._class_to_ind[obj.find(‘name‘).text.lower().strip()] 
写的只识别小写字母,如果你的标签含有大写字母,可能会出现KeyError的错误。 

四、ImageSetsMain里的四个txt文件

在ImageSets里再新建文件夹,命名为Main,在Main文件夹中生成四个txt文件,即: 
技术分享图片 
test.txt是测试集 
train.txt是训练集 
val.txt是验证集 
trainval.txt是训练和验证集

VOC2007中,trainval大概是整个数据集的50%,test也大概是整个数据集的50%;train大概是trainval的50%,val大概是trainval的50%。

txt文件中的内容为样本图片的名字(不带后缀),格式如下: 
技术分享图片

根据已生成的xml,制作VOC2007数据集中的trainval.txt ; train.txt ; test.txt ; val.txt 
trainval占总数据集的50%,test占总数据集的50%;train占trainval的50%,val占trainval的50%; 
上面所占百分比可根据自己的数据集修改,如果数据集比较少,test和val可少一些

代码如下:

%注意修改下面四个值  
xmlfilepath=‘E:Annotations‘;  
txtsavepath=‘E:ImageSetsMain‘;  
trainval_percent=0.5; #trainval占整个数据集的百分比,剩下部分就是test所占百分比  
train_percent=0.5; #train占trainval的百分比,剩下部分就是val所占百分比  

xmlfile=dir(xmlfilepath);  
numOfxml=length(xmlfile)-2;#减去.和..  总的数据集大小  

trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));  
test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));  

trainvalsize=length(trainval); #trainval的大小  
train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));  
val=sort(setdiff(trainval,train));  

ftrainval=fopen([txtsavepath ‘trainval.txt‘],‘w‘);  
ftest=fopen([txtsavepath ‘test.txt‘],‘w‘);  
ftrain=fopen([txtsavepath ‘train.txt‘],‘w‘);  
fval=fopen([txtsavepath ‘val.txt‘],‘w‘);  

for i=1:numOfxml  
    if ismember(i,trainval)  
        fprintf(ftrainval,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        if ismember(i,train)  
            fprintf(ftrain,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        else  
            fprintf(fval,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        end  
    else  
        fprintf(ftest,‘%s
‘,xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
    end  
end  
fclose(ftrainval);  
fclose(ftrain);  
fclose(fval);  
fclose(ftest);  
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以上是关于如何在faster-rcnn上训练自己的数据集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

faster-rcnn训练自己的数据集

Faster-RCNN训练自己的数据集——备忘

转载 Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Matlab版本)

windows下使用自己制作的数据集训练faster-rcnn(tensorflow版)用于目标检测

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