Fast RCNN笔记3:tf-faster-rcnn 使用训练好的fastrcnn模型测试test

tensorflow版本fastrcnn实现，原github：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

参考：1. https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN 

　　　2. http://www.javashuo.com/article/p-xoojthvg-nq.html

基本能够按照endernewton在git中来作，除了接下来1.没有有写的和2.须要改的部分对应原文中Train your own model

接下来主要实现训练好的数据对Pascal voc2007数据集进行测试：

1.将数据集下载完成后解压

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

 

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

将文件夹以VOCdevkit2007命名copy到data下，造成如下目录结构/tf-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/

其下应该有如下文件（也能够参照CharlesShang中用软连接）：

2.若是完成了第一步demo测试那么就能够直接运行test(没有须要下载pre-trained model参照原git中

Train your own model

1.Download pre-trained models and weights. )：

运行以前还须要修改tf-faster-rcnn/lib/datasets/voc_eval.py下105行和121行。

105：将

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

注释掉改成

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

 

121行w改成wb

　　

运行测试命令：

GPU_ID=0
./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh $GPU_ID pascal_voc_0712 res101

GPU_ID本身看用哪一块,res101:下载的model pascal是数据集格式

3.运行结果以下：