文章目录

一、数据集的制作
- 1、获取数据
- 2、制作所要的数据图片
- 3、添加标签
二、模型的训练
- 1、用编译器打开文件夹
- 2、修改部分参数
- 3、准备工作
- 4、开始训练
三、模型的预测
- 1、准备工作
- 2、开始预测
四、模型评估
- 1、修改参数
- 2、处理数据
- 3、得到结果

本实验基于pytorch的faster-rcnn网络实现，从自己制作数据集到完成模型的训练。

faster-rcnn网络结构完整代码：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch（来源于：@Bubbliiiing)

一、数据集的制作

1、获取数据

我们可以通过爬虫爬取网上不同的视力表储存起来，也可以自己从网上下载一些图片，因为是自己做个小实验，所以不必下载太多。

2、制作所要的数据图片

从下载下来的视力表中截取不同的“E”，再把不同的“E”放到一张墙壁图片上。对于放上去的“E”，我们也可以进行加噪处理，增强数据，这边用的是椒盐噪声处理。

对于制作好的图片，我们可以通过对图片上下采样，扩大数据集，减少工作量。再剔除一些太过歪斜的图片就可以。然后把整个数据集保存在faster-rcnn网络文件夹中VOC2007文件中一个名为JPEGImages的文件夹中。并随机保存一张图片在img文件夹中，以供预测使用。

3、添加标签

我们可以使用labelimg这个软件对图片中的数据进行标注。

然后保存在与JPEGImages同一个文件夹下的Annotations文件夹中备用。

二、模型的训练

1、用编译器打开文件夹

用vscode打开文件夹。目录如下：

2、修改部分参数

①修改model_data文件下的voc_classes.txt文件，改成我们所需要的标签。

②修改voc_annotation.py文件中第13行代码中的标签改成我们需要的。

3、准备工作

①运行vocdevkit文件夹中voc2007文件中的voc2frcnn.py文件代码。

②运行voc_annotation.py文件代码。

4、开始训练

运行train.py文件开始模型的训练。

三、模型的预测

1、准备工作

将文件frcnn.py中的第23行中的路径改为logs文件夹中Epoch为100的文件全称。

2、开始预测

运行predict.py文件。

在终端中输入img文件夹中要预测的图片。

输入图片路径后按enter键就能得到这张图片的预测结果的图片，并在终端中输出预测框的参数。

四、模型评估

1、修改参数

将VOCdevkit文件下的VOC2007文件中的voc2frcnn.py中代码的第24行的1该为小于1大于等于0的数，这边直接改为0。并运行代码。

2、处理数据

依次运行代码文件：

①voc_annotation.py

②get_dr_txt.py

③get_gt_txt.py

④get_map.py

3、得到结果

在results文件夹中我们就可以看到我们对模型的评估结果，包括各个标签的AP、F1、Precision、Recall、mAP等值。

mAP：

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