win10 Faster-RCNN训练本身数据集遇到的问题集锦 (转)

题注: 在win10下训练实在是有太多坑了,在此感谢网上的前辈和大神,虽然有的还会把你引向另外一个坑~~.

最近，用faster rcnn跑一些本身的数据，数据集为某遥感图像数据集——RSOD，标注格式跟pascal_voc差很少，但因为是学生团队标注，中间有一些标注错误，也为后面训练埋了不少坑。下面是用本身的数据集跑时遇到的一些问题，必定必定要注意：在肯定程序彻底调通前，务必把迭代次数设一个较小的值（好比100），节省调试时间。

错误目录：

1 ./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py is not found

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

3 'module' object has no attribute 'text_format'

4 Typeerror：Slice indices must be integers or None or have __index__ method

5 TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index

6 error=cudaSuccess(2 vs. 0) out of memory？

7 loss_bbox = nan，result: Mean AP＝0.000

8 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype'

错误1: 执行sudo ./train_faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc，报错：./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py is not found

解决方法：执行sh文件位置错误，应退回到py-faster-rcnn目录下，执行sudo ./experiments/scripts/train_faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc

 

错误2：在调用append_flipped_images函数时出现： assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()

网上查资料说：出现这个问题主要是本身的数据集标注出错。因为咱们使用本身的数据集，可能出现x坐标为0的状况，而pascal_voc数据标注都是从1开始计数的，因此faster rcnn代码里会转化成0-based形式，对Xmin，Xmax，Ymin，Ymax进行-1操做，从而会出现溢出，若是x=0，减1后溢出为65535。更有甚者，标记坐标为负数或者超出图像范围。主要解决方法有：

（1）修改lib/datasets/imdb.py，在boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1后插入：

 

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

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

这种方法其实头痛医头，且认为溢出只有多是 boxes[b][0] ，但后面事实告诉我， boxes[b][2] 也有可能溢出。不推荐。

（2）修改lib/datasets/pascal_voc.py中_load_pascal_annotation函数，该函数是读取pascal_voc格式标注文件的，下面几句中的-1所有去掉（pascal_voc标注是1-based,因此须要-1转化成0-based,若是咱们的数据标注是0-based,再-1就可能溢出，因此要去掉）。若是只是0-based的问题（而没有标注为负数或超出图像边界的坐标），这里就应该解决问题了。

x1 = float(bbox.find('xmin').text)#-1
y1 = float(bbox.find('ymin').text)#-1
x2 = float(bbox.find('xmax').text)#-1
y2 = float(bbox.find('ymax').text)#-1

x1 = float(bbox.find('xmin').text)#-1
y1 = float(bbox.find('ymin').text)#-1
x2 = float(bbox.find('xmax').text)#-1
y2 = float(bbox.find('ymax').text)#-1

（3）标注文件矩形越界

我执行了上面两步，运行stage 1 RPN, init from ImageNet Model时仍是报错。说明可能不只仅是遇到x=0的状况了，有可能标注自己有错误，好比groundtruth的x1<0或x2>imageWidth。决定先看看究竟是那张图像的问题。在lib/datasets/imdb.py的

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

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

这句前面加上:

print self.image_index[i]

print self.image_index[i]

打印当前处理的图像名，运行以后报错前最后一个打印的图像名就是出问题的图像啦，检测Annotation中该图像的标注是否是有矩形越界的状况。经查，还真有一个目标的x1被标注成了-2。

更正这个标注错误后，正当我以为终于大功告成之时，依然报错……咬着牙对本身说“我有耐心”。此次报错出如今“Stage 1 Fast R-CNN using RPN proposals, init from ImageNet model”这个阶段，也就是说此时调用append_flipped_images函数处理的是rpn产生的proposals而非标注文件中的groundtruth。不科学啊，groundtruth既然没问题，proposals怎么会溢出呢？结论：没删缓存！把py-faster-rcnn/data/cache中的文件和 py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/annotations_cache中的文件通通删除。是这篇博客给个人启发。在此以前，我花了些功夫执迷于找标注错误，若是只是想解决问题就没有必要往下看了，但做为分析问题的思路，能够记录一下：

首先我决定看看到底哪一个proposal的问题。仍是看看是哪张图像的问题，在lib/datasets/imdb.py的

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

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

这句前面加上：

print ("num_image:%d"%(i))

print ("num_image:%d"%(i))

而后运行，打印图像在训练集中的索引（此次不须要知道图像名），找到告警前最后打印的那个索引，好比我找到的告警前索引为320，下一步就是看看这个图片上全部的proposal是否是正常，一样地，在告警语句前插入：

if i==320:
    print self.image_index[i]
    for z in xrange(len(boxes)):
        print ('x2:%d  x1:%d'%(boxes[z][2],boxes[z][0]))
        if boxes[z][2]<boxes[z][0]:
     print"here is the bad point!!!"

            if i==320:
                print self.image_index[i]
                for z in xrange(len(boxes)):
                    print ('x2:%d  x1:%d'%(boxes[z][2],boxes[z][0]))
                    if boxes[z][2]<boxes[z][0]:
	                print"here is the bad point!!!"

再次运行后看日志，发现here is the bad point!!!出如今一组“x2=-64491  x1=1011”后，由于个人图像宽度是1044，而1044-65535=-64491，因此实际上是x2越界了，因boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1，其实也就是图像反转前对应的oldx1=65534溢出，为何rpn产生的proposal也会溢出呢？正常状况下，rpn产生的proposal是毫不会超过图像范围的，除非——标准的groundtruth就超出了！而groundtruth若是有问题，stage 1 RPN, init from ImageNet Model这个阶段就应该报错了，因此是必定是缓存的问题。

错误3：pb2.text_format(...)这里报错'module' object has no attribute 'text_format'。

解决方法：在./lib/fast_rcnn/train.py文件里import google.protobuf.text_format。网上有人说把protobuf版本回退到2.5.0，但这样会是caffe编译出现新问题——“cannot import name symbol database”，还须要去github上下对应的缺失文件，因此不建议。

 

错误4：执行到lib/proposal_target_layer.py时报错Typeerror：Slice indices must be integers or None or have __index__ method

解决方法：这个错误的缘由是，numpy1.12.0以后不在支持float型的index。网上不少人说numpy版本要降到1.11.0，但我这样作了以后又有新的报错：ImportError: numpy.core.multiarray failed to import。正确的解决办法是：numpy不要降版本（若是已经降了版本，直接更新到最新版本就好），只用修改lib/proposal_target_layer.py两处：(PS:我就在这里耽误了很久)

在126行后加上：

start=int(start)
end=int(end)

start=int(start)
end=int(end)

在166行后加上：

fg_rois_per_this_image=int(fg_rois_per_this_image)

fg_rois_per_this_image=int(fg_rois_per_this_image)

 

错误5：py-faster-rcnn/tools/../lib/roi_data_layer/minibatch.py的_sample_rois函数中报错TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index

解决方法：这与错误（4）实际上是一个问题，都是numpy版本致使的。同样地，不支持网上不少答案说的下降版本的方法，更稳妥的办法是修改工程代码。这里给出的解决方案。修改minibatch.py文件：

第26行：

fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)

fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)

改成：

fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

第173行：

cls = clss[ind]

cls = clss[ind]

改成：

cls = int(clss[ind])

cls = int(clss[ind])

另外还有3处须要加上.astype(np.int),分别是：

#lib/datasets/ds_utils.py line 12 :
hashes = np.round(boxes * scale).dot(v)
#lib/fast_rcnn/test.py line 129：
hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v)
#lib/rpn/proposal_target_layer.py line 60 :
fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)

#lib/datasets/ds_utils.py line 12 :
hashes = np.round(boxes * scale).dot(v)
#lib/fast_rcnn/test.py line 129：
hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v)
#lib/rpn/proposal_target_layer.py line 60 : 
fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)

 

错误6：error=cudaSuccess(2 vs. 0) out of memory？

GPU内存不足，有两种可能：（1）batchsize太大；（2）GPU被其余进程占用过多。

解决方法：先看GPU占用状况：watch -n 1 nvidia-smi，实时显示GPU占用状况，运行训练程序看占用变化。若是肯定GPU被其余程序大量占用，能够关掉其余进程 kill -9 PID。若是是咱们的训练程序占用太多，则考虑将batchsize减小。

 

错误7：在lib/fast_rcnn/bbox_transform.py文件时RuntimeWarning: invalid value encountered in log targets_dw = np.log(gt_widths / ex_widths)，而后loss_bbox = nan，最终的Mean AP＝0.000

网上不少人说要下降学习率，其实这是指标不治本，不过是把报错的时间推迟罢了，并且学习率太低，自己就有很大的风险陷入局部最优。

通过分析调试，发现这个问题仍是本身的数据集标注越界的问题！！！越界有6种形式：x1<0;  x2>width;  x2<x1;  y1<0;  y2>height;  y2<y1。不巧的是，源代码做者是针对pascal_voc数据写的，压根就没有考虑标注出错的可能性。发布的代码中只在append_flipped_images函数里 assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()，也就是只断言了水平翻转后的坐标x2>=x1，这个地方报错多是x的标注错误，参考前面的错误2。可是，对于y的标注错误，根本没有检查。

分析过程：先找的报warning的 lib/fast_rcnn/bbox_transform.py，函数bbox_transform，函数注释参考这里。在

 

targets_dw = np.log(gt_widths / ex_widths)

    targets_dw = np.log(gt_widths / ex_widths)

前面加上：

print(gt_widths)
print(ex_widths)
print(gt_heights)
print(ex_heights)
assert(gt_widths>0).all()
assert(gt_heights>0).all()
assert(ex_widths>0).all()
assert(ex_heights>0).all()

    print(gt_widths)
    print(ex_widths)
    print(gt_heights)
    print(ex_heights)
    assert(gt_widths>0).all()
    assert(gt_heights>0).all()
    assert(ex_widths>0).all()
    assert(ex_heights>0).all()

而后运行，我发现AssertError出如今assert(ex_heights>0).all()，也就是说存在anchor高度为负数的，而height跟标注数据y方向对应，因此考虑是标注数据y的错误。相似于错误2，我回到lib/datasets/imdb.py，append_flipped_images函数中加入对y标注的检查。直接粘贴代码吧:

 

 

#源代码中没有获取图像高度信息的函数，补充上
def _get_heights(self):
  return [PIL.Image.open(self.image_path_at(i)).size[1]
          for i in xrange(self.num_images)]
def append_flipped_images(self):
    num_images = self.num_images
    widths = self._get_widths()
    heights = self._get_heights()#add to get image height
    for i in xrange(num_images):
        boxes = self.roidb[i]['boxes'].copy()
        oldx1 = boxes[:, 0].copy()
        oldx2 = boxes[:, 2].copy()
        print self.image_index[i]#print image name
        assert (boxes[:,1]<=boxes[:,3]).all()#assert that ymin<=ymax
        assert (boxes[:,1]>=0).all()#assert ymin>=0,for 0-based
        assert (boxes[:,3]<heights[i]).all()#assert ymax<height[i],for 0-based
        assert (oldx2<widths[i]).all()#assert xmax<withd[i],for 0-based
        assert (oldx1>=0).all()#assert xmin>=0, for 0-based
        assert (oldx2 >= oldx1).all()#assert xmax>=xmin, for 0-based
        boxes[:, 0] = widths[i] - oldx2 - 1
        boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1
        #print ("num_image:%d"%(i))
        assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()
        entry = {'boxes' : boxes,
                 'gt_overlaps' : self.roidb[i]['gt_overlaps'],
                 'gt_classes' : self.roidb[i]['gt_classes'],
                 'flipped' : True}
        self.roidb.append(entry)
    self._image_index = self._image_index * 2

    #源代码中没有获取图像高度信息的函数，补充上
    def _get_heights(self):
      return [PIL.Image.open(self.image_path_at(i)).size[1]
              for i in xrange(self.num_images)]
    def append_flipped_images(self):
        num_images = self.num_images
        widths = self._get_widths()
        heights = self._get_heights()#add to get image height
        for i in xrange(num_images):
            boxes = self.roidb[i]['boxes'].copy()
            oldx1 = boxes[:, 0].copy()
            oldx2 = boxes[:, 2].copy()
            print self.image_index[i]#print image name
            assert (boxes[:,1]<=boxes[:,3]).all()#assert that ymin<=ymax
            assert (boxes[:,1]>=0).all()#assert ymin>=0,for 0-based
            assert (boxes[:,3]<heights[i]).all()#assert ymax<height[i],for 0-based
            assert (oldx2<widths[i]).all()#assert xmax<withd[i],for 0-based
            assert (oldx1>=0).all()#assert xmin>=0, for 0-based
            assert (oldx2 >= oldx1).all()#assert xmax>=xmin, for 0-based
            boxes[:, 0] = widths[i] - oldx2 - 1
            boxes[:, 2] = widths[i] - oldx1 - 1
            #print ("num_image:%d"%(i))
            assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()
            entry = {'boxes' : boxes,
                     'gt_overlaps' : self.roidb[i]['gt_overlaps'],
                     'gt_classes' : self.roidb[i]['gt_classes'],
                     'flipped' : True}
            self.roidb.append(entry)
        self._image_index = self._image_index * 2

 

而后运行，遇到y有标注错误的地方就会报AssertError，而后看日志上最后一个打印的图像名，到对应的Annotation上查看错误标记，改过来后不要忘记删除py-faster-rcnn/data/cache缓存。而后再运行，遇到AssertError再改对应图像的标准，再删缓存……重复直到全部的标注错误都找出来。而后就大功告成了，MAP再也不等于0.000了！

 

错误8：训练大功告成，mAP=0.66，能够测试一下了。具体的这个博客写的很清楚。在执行demo.py文件时报错：im_orig = im.astype(np.float32, copy=True)，AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype'。

解决方法：仔细检查路径和文件名，查看demo.py里路径相关的文件。

以上。