目标检测笔记二：Object Detection API 小白实践指南

本文使用公开数据去运行Tensorflow 新推出的 Object Detection API 带大家实验 Faster RCNN 的 training。 Faster RCNN 是 object detection 中的經典方法, 而 object detection 主要是由 classification 与 localization 所組成，可以參考 cs231n

网络上已经有一堆原理说明文了，但是纯小白要实践来看看却总是很不知所措，因此本文偏小白详细描述如何运作项目，其次过度封装好的数据，也让小白想应用的时候无从下手，因此本文完成一个简单demo简述如何构建自己的数据集

TensorFlow model 官方开源网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection

自建的tensorflow有趣小项目开源网址：https://github.com/luyishisi/tensorflow，持续更新小项目欢迎star

附各种依赖公开数据和模型的下载链接: https://pan.baidu.com/s/1c23vV5A 密码: 7877

想了解具体定位算法的原理和差异可以参考：博客链接，知乎链接

目录：

1. 环境安装{ubuntu与window 7}
2. 数据预处理
3. 修改配置
4. 开始训练
5. 测试模型

一.环境安装：

ubuntu：

1：TensorFlow环境二选一：

亲测用使用公开数据CPU需要在i5下跑一晚上，GPU只要30分钟，建议安装TensorFlow 1.00

pip install tensorflow   # For CPU
pip install tensorflow-gpu   # For GPU

2：依赖环境

sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml
sudo pip install jupyter,matplotlib,pillow,lxml

3：务必需要的操作

必须编译Protobuf库，在object_detection同级目录打开终端运行：

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

将object_detection加入到环境变量

打开.bashrc 修改下面PYTHONPATH为你的object_detection的路径

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

4：环境监测

在object_detection同级目录打开终端运行：

python object_detection/builders/model_builder_test.py

结果没有报错，并且返回若干秒数据，则说明环境搭建成功。

window 7

在window下回麻烦的多

1：打开下载好的tensorflow model文件夹

2：安装protoc在https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.4.0/protoc-3.4.0-win32.zip下载protoc-3.4.0-win32.zip。解压后在bin目录下有 protoc.exe。我将bin和include两个文件夹，移到C:\Windows目录下（在path的即可），然后再mdels（或者models-master）文件夹下运行如下命令：

protoc.exe object_detection/protos/*.proto –python_out=.

没有报错即正确

3：安装tensorflow model 以及slim

在models-master 目录下运行

 python setup.py install

如果你这时候运行测试命令

python object_detection/builders/model_builder_test.py

会报错：ImportError: No module named nets

则需要进一步安装slim，在models-master\slim目录下也运行

 python setup.py install

4：配置path环境变量，如下：

C:\Users\Administrator\Desktop\obj\models-master\models-master:C:\Users\Administrator\Desktop\obj\models-master\models-master\slim;

5：测试成功

二.数据预处理

Tensorflow对象检测API必须使用TFRecord的档案格式，我用的是2007年的数据集，如果你手边有2012年的--year要改成2012.  详细内容可参考标准TensorFlow格式，Pascal VOC数据集，我存放一份在百度云的链接。。含预训练好的模型，和2007年的数据

数据预处理

解压缩VOCtrainval然后运行create_pascal_tf_record.py来处理成TFRecord。

# From tensorflow/models/object_detection
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2007.tar
python create_pascal_tf_record.py --data_dir=VOCdevkit \
    --year=VOC2007 --set=train --output_path=pascal_train.record
python create_pascal_tf_record.py --data_dir=VOCdevkit \
    --year=VOC2007 --set=val --output_path=pascal_val.record

这个create_pascal_tf_record.py做的事情分为三个部分

• 将每张图片注释参数（图片的宽度与高度，对象边界框，类名称，…等）跟标签映射（类ID跟类名称的对应关系）读出来并塞进tf.train.Example协议缓冲区
• 将tf.train.Example协议缓冲区序列化为字符串
• 最后tf.python_io.TFRecordWriter把字符 串写入TFRecords

三.修改配置

直接从项目中复制一个样本出来改（object_detection/samples/configs/）我是使用的是 faster_rcnn_resnet101_voc07.config

配置文件分成五个部分，

1. model模型的框架   meta-architecture, feature extractor…
2. train_config，定义 optimizer (Momentum, Adam, Adagrad…), fine-tune model
3. eval_config，定义valuation估值指标
4. train_input_config，定义作为训练数据集与标签映射路径
5. eval_input_config，定义作为估值数据集的路径与标签映射路径

主要修改这三部分

1：自定义路径指定模型位置

 fine_tune_checkpoint: “PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt”

通常在进行训练时不会从头开始训练，大部份会利用别人已经训练好的参数来微调以减少训练的时间

fine_tune_checkpoint的数值为：你定义的faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017位置（例如："object_detection/faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017/model.ckpt"）

2：指定训练数据的label和record数据文件

label文件 官方已经有提供放在 object_detection/pascal_val.record

train_input_reader: {
  tf_record_input_reader { input_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/pascal_train.record"  }
  label_map_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/pascal_label_map.pbtxt"}

3：指定测试数据的label和record数据文件

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {    input_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/pascal_val.record"  }
  label_map_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/pascal_label_map.pbtxt"
}

四.启动训练

构建标准项目结构，建立demo目录为主文件夹

• demo目录下包含（train和eval,config文件）
• train目录下包含（faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017的解压后文件）
• eval是为空的，用于存放之后跑测试的文件

另外我比较喜欢在新建一个dete文件夹，存放上面处理后的record数据文件，和pascal_label_map .pbtxt类别映射表文件

然后开始运行吧！

python object_detection/train.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=${定义的Config} \
    --train_dir=${训练结果要存放的目录}

如果你是按照上诉的标准结构的话则：

python train.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path="./demo/***.config" \
    --train_dir="./demo/train/"}

运行需要较大内存5-8G，训练时日志如下

当你的loss到0.5以下，基本就算训练的比较准了，可以在运行eval来看看你的测试结果。

 五.测试模型：

python object_detection/eval.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=${定义的Config} \
    --checkpoint_dir=${训练模型存放的目录} \
    --eval_dir=${测试结果要存放的目录}

之后再针对这个demo启动tensorboard

tensorboard --logdir demo

之后浏览器查看127.0.1.1:6006,在image下即可看到具体的识别结果了。

六：训练自己定义的数据，

请看github：https://github.com/luyishisi/tensorflow/tree/master/4.Object_Detection

四种定位算法的原理对比：链接

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