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. https://blog.csdn.net/char_QwQ/article/details/80980505
基本可以按照
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,形成以下目录结构/tf-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/
其下应该有以下文件(也可以参照CharlesShang中用软链接):
2.如果完成了第一步demo测试那么就可以直接运行test(没有需要下载pre-trained model参照原git中
Train your own model
1.Download pre-trained models and weights. ):
运行之前还需要修改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)
注释掉改为
cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile.split("/")[-1].split(".")[0])
121行w改为wb
运行测试命令:
GPU_ID=0
./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh $GPU_ID pascal_voc_0712 res101
GPU_ID自己看用哪一块,res101:下载的model pascal是数据集格式
3.运行结果如下: