Cornernet训练自己的数据
Cornernet训练自己的数据
1、安装conda3
下载本地安装包后离线安装 sh Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
2、编译器版本要求GCC4.9
安装方式：
apt install software-properties-common
add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
apt-get update
apt-get install gcc-4.9
apt-get install g+±4.9
cd /usr/bin
rm gcc g++
ln -s gcc-4.9 gcc
ln -s g+±4.9 g++
gcc --version
安装过程中如出现报错，apt-get update即可
3、下载代码：
链接：https://github.com/princeton-vl/CornerNet
cmd：git clone https://github.com/princeton-vl/CornerNet.git
4、创建虚拟环境
下载完代码后，进入CornerNet目录：cd CornerNet
使用命令conda create --name CornerNet --file conda_packagelist.txt创建虚拟环境
此过程中，可能由于网络的原因，导致一些依赖的安装失败，在不同的时间段多试几次。
或者有另外一种方法：
先创建一个空的虚拟环境conda create --name CornerNet
然后激活并进入虚拟环境source activate CornerNet
然后将packagelist.txt中的依赖一一安装
5、激活虚拟环境 source activate CornerNet
如果激活成功，命令行的前端会出现虚拟环境的名称，例如：
(CornerNet) root@docker20:/data2/XXX/CornerNet-fake#
如果激活失败，需要检查是否创建成功，可以通过
6、编译pool文件，此处的pool层是作者用CUDA的C++编程写的，需要编译成python可以调用的库。
cd CornetNet/models/py_utils/_cpools/
python setup.py install —user
7、编译其他
cd CornetNet/external
make
该过程会报错，没有Cython，使用conda install Cython安装即可
8、下载MSCOCO数据读取以及评估的API
cd CornetNet/data
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git coco
cd CornetNet/data/coco/PythonAPI
make
9、下载MSCOCO数据集
annotations.json放置在CornetNet/data/coco
CornerNet/data/coco/images/下的trainval2014, minival2014 和 testdev2017分别放置2014 Train, 2014 Val, 2017 Test图片
数据集也可以通过修改CornerNet/db/coco.py中的读取路径
例如：
self._label_file = “/data3/MSCOCO/annotations/instances_minival2014.json”
self._image_dir = “/data3/MSCOCO/val2014”
self._image_file = os.path.join(self._image_dir, “{}”)
10、下载作者训练好的model文件，大约768M，建议FQ下载
https://drive.google.com/open?id=16bbMAyykdZr2_7afiMZrvvn4xkYa-LYk
将模型文件放在CornerNet/cache/nnet/CornerNet下，如果没有该目录，手动创建即可
11、测试：
python test.py CornerNet --testiter 500000 --split testing
12、训练：
如果想训练自己的数据集，制作MSCOCO格式的数据集，并修改CornerNet/db/coco.py中的数据路径
使用python train.py CornerNet进行训练
13、训练自己的数据的时候，需要修改类别的数量，主要是以下三处：
out_dim in CornerNet.py,
categories in CornerNet.json
self._configs[“categories”] in detection.py.
