浅入浅出TensorFlow 8

一. 环境准备

本文介绍如何通过 Mask-RCNN 来实现行人检测，假设你已经对 SSD、YOLO、Faster RCNN 等框架有所了解。

1. 准备 TensorFlow 环境

Tensorflow (>= 1.0.0)

Numpy

2. Gtihub 代码

代码下载：【Github】

3. 下载CoCo数据

下载地址：http://mscoco.org/dataset/#download

Web下载比较慢，可以从我的网盘下载：【百度网盘】

4. 下载 ReNet50

[cpp] view plaincopy

wget http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz

解压得到 resnet_v1_50.ckpt

二. 代码编译运行

代码编译可以参考 Github 说明，这里也给出如下流程：

1. make coco工具

[cpp] view plaincopy

cd ./libs/datasets/pycocotools

make

2. 将下载的 COCO 数据放到 ./data 目录下，将数据转换成 tf 所需格式；

按照说明文件：

a）在 data下建一个 coco 文件夹，将指定的5个文件 copy到该目录；

b）将zip文件解压缩；

c）在根目录下建立 output/mask_rcnn 文件夹，用于存放 log；

d）执行格式转换脚本（大概会花一小时）；

[cpp] view plaincopy

python download_and_convert_data.py

可能会提示Python某些库错误，没关系，安装一下就好了，可以将pip源换成国内的，pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pil

[cpp] view plaincopy

sudo pip install pil # or python -m pip install Pillow

sudo pip install scikit-image

sudo apt-get install python3-tk

3. 提前训练好的 Resnet模型

在data下新建 pretrained_models 目录，将 resnet_v1_50.ckpt 放到目录下。

4. Make编译

[cpp] view plaincopy

cd ./libs

make

5. 训练数据

[cpp] view plaincopy

python ../train/train.py

当你观察到Loss的时候，说明训练过程已经成功开始了，不要着急，等着Loss慢慢减少吧，原作者训练 8-GPU 花了32个小时。

三. 训练效果

根据训练生成的 Log文件，存放在 output里面：

设置 TensorBoard 的logdir，来看一下训练效果：

可以看到整个的 loss 的变化情况，还是很有成就感的，需要说明一下，在训练过程中可能 loss 会有震荡的情况，没有关系，等到逐渐下降就好了。

看一下生成的 Graphs：

四. Demo 运行

Github 上未给出 Demo 运行方法，需要我们自己找脚本来实现。

可以参考上一篇 demo.py 自己来写，这里作者就不给出具体 code 了，请自行发挥。

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