Faster R-CNN tensorflow版本

2018-09-20  本文已影响0人  myFamily329
说明:本文主要记录,自己在跑取Faster R-CNN tensorflow版本中遇到的各种问题,以及对终端命令行的一些学习记录。

Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码

总结遇到问题

1. 本机环境

2. 配置

2.1 clone github仓库
git clone https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git
2.2 修改GPU architecture
cd tf-faster-rcnn/lib
# 修改 GPU architecture (找到setup.py中 '-arch' 改成自己对应的就可以)
vim setup.py
2.3 更改USE_GPU_NMS(位置:lib->model->config.py)
更改USE_GPU_NMS
2.4 构建Cython模块
make clean
make
cd ..

<font color=gray size=5>

make 遇到问题

问题一:

from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets import resnet_v1
ImportError: cannot import name resnet_v1

这个问题在githup中提到:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn/issues/224
原本tensorflow版本为 0.1.1r 之后更新版本为1.2+就可以解决此问题啦。

EnvironmentError: The CUDA lib64 path could not be located in /usr/lib64
CUDA PATH

解决方法,更改setup.py文件


更改setup.py
make clean
make
cd ..

执行cd ..之后,跳转至文件根目录

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

现在数据百度网盘地址:。。。。
下载的数据放在 data文件夹中,上一步运行之后,在根目录,因为需要解压数据文件,所以进入data目录

#解压得到voc_2007_trainval+voc_2012_trainval文件夹
tar xvf voc_0712_80k-110k.tgz

仍在data目录问夹下运行

NET=res101
TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
mkdir -p output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
cd output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
ln -s ../../../data/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval ./default

点击创建的default文件发现报错,如下图所示:


软链接创建失败

删除生成的default文件,更改第5句创建软链接的语句

ln -s ../../../voc_2007_trainval+voc_2012_trainval ./default

运行之后,生成default文件夹点击,可以看到链接到的四个模型文件。


软链接文件夹
补充说明,创建软连接的规则以及目的
# 切换回根目录文件夹
cd ../.../../..
GPU_ID=0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPU_ID} ./tools/demo.py

运行之后出现错误:
IOError: output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt.meta not found.
在出现此错误时,想到两种尝试解决的方法

补充说明:关于faster rcnn的讲解看了很多博客,以及资源,下面即为觉得真的很赞的,以及自己参考学习的文章。
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