pytorch最后一层需要激活吗 pytorch f1

前言

1. 如何在anconda创建Faster-RCNN虚拟环境和用pycham为项目配置环境见（linux）Faster-RCNN pytorch目标检测1：环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记，确认你已经编译完成
2. 部分参考： Faster-RCNN.pytorch的搭建、使用过程详解（适配PyTorch 1.0以上版本\使用Faster RCNN训练自己的数据集_fasterrcnn训练自己的数据集\用自己的数据集训练Faster RCNN的详细全过程\ 解决faster-rcnn中训练时assert（boxes[:,2]>=boxes[:,0]）.all()
3. Faster-RCNN pytorch1.0链接https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0，建议直接下载后提取
4. 预训练模型下载

VGG16: https://filebox.ece.vt.edu/~jw2yang/faster-rcnn/pretrained-base-models/vgg16_caffe.pth

ResNet101:https://filebox.ece.vt.edu/~jw2yang/faster-rcnn/pretrained-base-models/resnet101_caffe.pth

5. 如果无法上github。百度云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mde9g4FN68TTPamRMl_kBw?pwd=s5sb 提取码：s5sb，或者Faster-RCNNpytorch1.0，vgg16-caffe.pth和resnet101-caffe.pth-CSDN文库。包含Faster-RCNN pytorch1.0源码和要用到的预训练模型vgg16_caffe.pth、resnet101_caffe.pth
6. pycharm汉化Pycharm汉化简单图文教程
7. 报错ImportError: cannot import name '_mask '、 assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()AssertionError 和RuntimeError: CUDA out of memory 解决在最后

数据集准备

1. 在Faster-RCNN根目录下新建data文件夹

2. 在data文件夹中新建VOCdevkit2007文件夹，VOCdevkit2007中新建VOC2007

3. VOC2007文件夹下新建 JPEGImages 存放jpg图像文件，和Annotations文件夹存放xml标注文件
4. 新建ImageSets/Main文件夹，划分数据集，split_train_val.py代码如下

import os
import random
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
# ***为该数据集的绝对路径
parser.add_argument('--xml_path', default='***/Annotations', type=str, help='input xml label path')
parser.add_argument('--txt_path', default='***/ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 0.9  # 训练集和验证集所占比例。
train_percent = 0.7     # 训练集所占比例，可自己进行调整
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)

num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')

for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)

file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

运行结果如下

5. 如果你的数据集目标种类名称含大写字母，需要修改为小写格式，否则可能会报错，修改代码如下

# coding:utf-8
import os
import os.path
import xml.dom.minidom

path = r'\你的xml路径(最好备份一下）'
files = os.listdir(path)  # 得到文件夹下所有文件名称
for xmlFile in files:  # 遍历文件夹
    if xmlFile[-4:] in ['.xml']:
        dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile))
        root = dom.documentElement
        # 获取xml中name对应节点
        name = root.getElementsByTagName('name')
        for i in range(len(name)):
            if name[i].firstChild.data == 'ABC':  #修改为你的classname
                name[i].firstChild.data = 'abc'
        # 保存修改到xml文件中
        with open(os.path.join(path, xmlFile), 'w', encoding='UTF-8') as fh:
            dom.writexml(fh, encoding='UTF-8')

jcsjj xmin xmax

训练

将预训练模型放在data文件夹下的pretrained_model里

修改pascal_voc.py

根目录/lib/datasets/pascal_voc.py

找到class_name ，保留__background__,其余改为你自己的种类。种类名不能含大写字母，xml修改方法见上面。

训练指令

在终端运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --bs 4 --nw 4 --lr 0.005 --lr_decay_step 5 --cuda --epochs 50

CUDA_VISIBLE_DEVICES GPU ID，即使用哪块GPU进行训练,这里0,1为双显卡，单显卡0

–dataset：指训练数据集名称，此处以pascal-voc为例。

–net：所使用的backbone网络，即你要使用的预训练模型，可以换为vgg16。

–bs：指的batch size，显存不够就调小bs。

–nw：指的是worker number，取决于你的Gpu能力

–lr：指学习率

–cuda：指的是使用gpu。

–epoch：指要训练的轮数。

训好的model会存到models文件夹中

出现报错RuntimeError: CUDA out of memory时将bs和nw改小

测试

test_net.py测试

训练完成后，首先进入文件夹model/res101/pascal_voc,查看训练完成之后保存的模型

在文件夹主目录中输入指令进行测试

python test_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --checksession 1 --checkepoch 50 --checkpoint 1288 --cuda

运行完成可以看结果

报错 ImportError: cannot import name '_mask '

参考

需要安装CoCO API：

在FasterRCNN pytorch文件夹打开终端，激活farcnn虚拟环境，依次执行

conda activate farcnn

cd data

git clone https://github.com/pdollar/coco.git

cd coco/PythonAPI

make

完成即可关闭终端

重新运行指令，顺利进行

报错assert（boxes[:,2]>=boxes[:,0]）.all()

参考解决faster-rcnn中训练时assert（boxes[:,2]>=boxes[:,0]）.all()的问题略有修改

（1） 修改lib/datasets/pascal_voc.py，_load_pascal_annotation(,)函数

将Xmin,Ymin,Xmax,Ymax 后的-1全部去掉

(2) 修改lib/datasets/imdb.py，append_flipped_images()函数

数据整理，在一行代码为 boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1下加入代码：

aboxes = boxes
for b in range(len(boxes)):
if boxes[b][2] < boxes[b][0]:
    boxes[b][0] = boxes[b][2]
    boxes[b][2] = aboxes[b][0]

原因是数据集中可能有标注框的xmin>xmax，造成报错，这里借助aboxes实现xmin与xmax数据互调

报错RuntimeError: CUDA out of memory

显存不够或Gpu能力不够，将指令中bs和nw改小

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --bs 4 --nw 4

报错KeyError: 'difficult'

difficult = np.array([x['difficult'] for x in R]).astype(np.bool)
KeyError: 'difficult'
difficult = np.array([x['difficult'] for x in R]).astype(np.bool)