Ubuntu+GPU+Tensorflow运行tf-faster-rcnn【光纤分类项目】 Ubuntu+GPU+Tensorflow运行tf-faster-

系统配置我所使用的环境总体来说为：

Ubuntu 18.04
cuda 9.0
cudnn 7.5.0
python 3.6.7
tensorflow 1.10.0
gcc 4.8.5(tf-faster-rcnn不支持6以上版本的gcc)

Ubuntu+GPU+Tensorflow运行tf-faster-rcnn【光纤分类项目】

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ubuntu系统配置

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显卡配置：GeForce GTX 1060

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屏幕截图

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Cuda版本9.0

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Cudnn版本7.5

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Python版本3.6.7

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Tensorflow版本1.10

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gcc版本4.8.5 Github代码链接

本文使用的代码：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn
官方代码：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
半官方代码：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
Faster-RCNN原文链接：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf
改进方案论文链接：https://arxiv.org/pdf/1702.02138.pdf

Demo运行过程

根据显卡更改下对应的计算单元：
修改tf-faster-rcnn/lib/setup.py中第130行的arch参数，比如我的显卡是1070,算力是6.1，所以是sm_61
显卡的算力可以查询下面网址: http://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/

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参考
编译Cython
仍然在lib路径下，编译Cython模块（确保你已经安装了easydict，如果没有，pip install easydict）：

make clean make cd ..

安装COCO API（代码需要API来访问COCO dataset）
这点按照GitHub的步骤走就ok：

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

在执行git clone https://github.com/pdollar/coco.git 这个步骤时，终端报错:

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报错信息
查找资料发现修改下载方式-https改为ssh，把’ https://git.openwrt.org/feed/packages.git’改为’ git://git.openwrt.org/feed/packages.git’，即改为如下指令就可以成功执行：

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

配置数据（按照py-faster-rcnn的说明，设置VOC和COCO数据集，这些步骤包括下载数据和在数据文件夹中创建可选的软链接）

下载训练集、验证集、测试集以及VOCdevkit
在想要存放数据集的位置打开终端，输入下列命令：

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

将所有压缩包解压到一个名为VOCdevkit的文件夹中

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

VOCdevkit文件夹应由如下构成

VOCdevkit/# development kit VOCdevkit/VOCcode/# VOC utility code VOCdevkit/VOC2007# image sets, annotations, etc. ... and several other directories ...

创建数据集的软连接

cd tf-faster-rcnn-master/data ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007

下载预训练模型
需要翻墙，如果翻不了墙就从网盘里下吧，下面提供一个预训练模型的网盘链接：
预训练模型提取码：8ahl
（感谢提供下载链接的无私可爱人er）
下载过后复制到data文件夹内对其进行解压：

tar zxvf voc_0712_80k-110k.tgz（在data文件夹中解压）

data文件夹解压之后如下图所示：

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data文件夹

创建一个文件夹和一个软链接以使用预训练模型
在tf-faster-rcnn根目录创建一个output文件夹并且在其中存放预训练模型的软链接，使用软连接来使用预训练模型，output文件夹中会在每次训练后存放训练好的模型，这里按照步骤走就行：

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 cd ../../..

对demo进行测试
上面的Res101网络预训练模型是已经经过imagenet和voc0712数据集训练好的，用demo来调用output文件夹下的该模型，展示其实际检测效果。仍然按照步骤走：

GPU_ID=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPU_ID} ./tools/demo.py

最终效果如图所示：

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Demo.py效果图使用训练好的faster模型对数据进行测试这里有点地方需要改：首先把 tf-faster-rcnn/lib/datasets/voc_eval.py的第121行的

with open(cachefile,'w') as f

改成

with open(cachefile,'wb') as f

同时还要把第105行的

cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile)

改成

cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile.split("/")[-1].split(".")[0])

然后在tf-faster-rcnn根目录中输入下面命令:

GPU_ID=01 ./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh $GPU_ID pascal_voc_0712 res101

结果如图所示：

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预训练模型测试结果 【Ubuntu+GPU+Tensorflow运行tf-faster-rcnn【光纤分类项目】】会在output文件夹下建立一个路径为：
/output/res101/voc_2007_test/default/res101_faster_rcnn_iter_110000/
的文件夹，res101代表网络名称，voc_2007_test代表数据集，与训练不同，该文件夹下不再是模型文件。
到此为止，所有步骤都成功的话则说明tf-faster-rcnn平台搭建完成！