tf-faster-rcnn-master.zip
作者QQ549710689
资源模板:
【实例详情】
0、安装python的相关包（如果不够，后面根据提示自己添加）：
pip install cython pip install opencv-python pip install matplotlib pip install easydict pip install Pillow pip install scipy
1、从github上下载源码：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn
2、从google云盘中下载测试模型
voc_0712_80k-110k.tgz（github上和代码中的链接已失效，必须从云盘上下载）：https://drive.google.com/drive/folders/0B1_fAEgxdnvJeGg0LWJZZ1N2aDA3、将代码上传到服务器中，解压，然后进入
tf-faster-rcnn-master/lib目录，执行如下命令：
make clean make cd ..
4、安装Python COCO API，在
tf-faster-rcnn-master目录下，执行如下命令：
cd data git clone https://github.com/pdollar/coco.git cd coco/PythonAPI make cd ../../..
5、修改文件
tf-faster-rcnn-master/tools/demo.py，添加 一行代码plt.switch_backend(‘agg‘)：
import _init_paths from model.config import cfg from model.test import im_detect from model.nms_wrapper import nms from utils.timer import Timer import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os, cv2 import argparse from nets.vgg16 import vgg16 from nets.resnet_v1 import resnetv1 plt.switch_backend(‘agg‘) # 这里是需要添加的代码 CLASSES = (‘__background__‘, ‘aeroplane‘, ‘bicycle‘, ‘bird‘, ‘boat‘, ‘bottle‘, ‘bus‘, ‘car‘, ‘cat‘, ‘chair‘, ‘cow‘, ‘diningtable‘, ‘dog‘, ‘horse‘,
6、【CPU模式下运行】需要修改
tf-faster-rcnn-master/lib/model/nms_wrapper.py，修改如下：
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function from model.config import cfg # from nms.gpu_nms import gpu_nms # 注释掉这一行 from nms.cpu_nms import cpu_nms def nms(dets, thresh, force_cpu=False): """Dispatch to either CPU or GPU NMS implementations.""" if dets.shape[0] == 0: return [] # if cfg.USE_GPU_NMS and not force_cpu: # 注释掉这一行 # return gpu_nms(dets, thresh, device_id=0) # 注释掉这一行 # else: # 注释掉这一行 return cpu_nms(dets, thresh) # 该行顶格
7、【CPU模式下运行】需要修改
tf-faster-rcnn-master/lib/model/config.py，修改一行代码：
# Use GPU implementation of non-maximum suppression __C.USE_GPU_NMS = False # 将原本的 True 修改为 False
8、【CPU模式下运行】需要修改
tf-faster-rcnn-master/lib/setup.py，注释如下语句：
···
# CUDA = locate_cuda() # 注释掉这一行
···
# self.src_extensions.append(‘.cu‘) # 注释掉这一行
···
) # 这里有个逗号需要删除
# Extension(‘nms.gpu_nms‘, # 注释掉这一行
# [‘nms/nms_kernel.cu‘, ‘nms/gpu_nms.pyx‘], # 注释掉这一行
# library_dirs=[CUDA[‘lib64‘]], # 注释掉这一行
# libraries=[‘cudart‘], # 注释掉这一行
# language=‘c++‘, # 注释掉这一行
# runtime_library_dirs=[CUDA[‘lib64‘]], # 注释掉这一行
# this syntax is specific to this build system
# we‘re only going to use certain compiler args with nvcc and not with gcc
# the implementation of this trick is in customize_compiler() below
# extra_compile_args={‘gcc‘: ["-Wno-unused-function"], # 注释掉这一行
# ‘nvcc‘: [‘-arch=sm_52‘, # 注释掉这一行
# ‘--ptxas-options=-v‘, # 注释掉这一行
# ‘-c‘, # 注释掉这一行
# ‘--compiler-options‘, # 注释掉这一行
# "‘-fPIC‘"]}, # 注释掉这一行
# include_dirs = [numpy_include, CUDA[‘include‘]] # 注释掉这一行
# ) # 注释掉这一行9、解压并放置之前下载的模型，在
tf-faster-rcnn-master目录下，执行如下命令：
mkdir -p output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default
然后将模型 voc_0712_80k-110k.tgz 进行解压，把解压后的四个文件放到刚刚创建好的目录中，完成后的结构如下：
[root@node68 default]# pwd /opt/tensorflow/tf-faster-rcnn-master/output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default [root@node68 default]# ls res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt.data-00000-of-00001 res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt.meta res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt.index res101_faster_rcnn_iter_110000.pkl [root@node68 default]#
10、修改
tf-faster-rcnn-master/tools/demo.py文件，添加一行代码，这样可以生成结果文件图片：
···
plt.axis(‘off‘)
plt.tight_layout()
plt.draw()
plt.savefig("/opt/{}.png".format(class_name)) # 添加一行代码，具体的可以自己定义文件名称
def demo(sess, net, image_name):
"""Detect object classes in an image using pre-computed object proposals."""
···11、运行demo程序，在
tf-faster-rcnn-master目录下，执行如下命令：
./tools/demo.py
【实例截图】
