detectron2使用教程20200824

训练VOC数据(liuhao_voc_kouzhao)

1.准备数据集

#1.创建软链接
ln -s ../../../datasets/kouzhao/liuhao_voc_kouzhao/ ./

/detectron2-master/detectron2/data/datasets/builtin.py第206行SPLITS = [("voc_2007_trainval", "VOC2007", "trainval"),("voc_2007_train", "VOC2007", "train"),("voc_2007_val", "VOC2007", "val"),("voc_2007_test", "VOC2007", "test"),("voc_2012_trainval", "VOC2012", "trainval"),("voc_2012_train", "VOC2012", "train"),("voc_2012_val", "VOC2012", "val"),("liuhao_voc_kouzhao_train", "liuhao_voc_kouzhao/train", "train"), #自定义数据集("liuhao_voc_kouzhao_val", "liuhao_voc_kouzhao/val", "val"),     #自定义数据集]

#修改/detectron2-master/detectron2/data/datasets/pascal_voc.py 第17行和第46行如下

#修改/detectron2-master/detectron2/data/datasets/pascal_voc.py 第17行# fmt: off
#CLASS_NAMES = (
#    "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat",
#    "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person",
#    "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"
#)
CLASS_NAMES = ("no_mask", "have_mask")
# fmt: onjpeg_file = os.path.join(dirname, "JPEGImages", fileid + ".jpg") ####################### 这里需要根据需求具体来修改.jpg .bmp

2.修改配置文件PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_liuhao_voc_kouzhao.yaml

#2.修改如下_BASE_: "../Base-RCNN-FPN.yaml"
MODEL:WEIGHTS: "detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl"MASK_ON: FalseRESNETS:DEPTH: 50ROI_HEADS:NUM_CLASSES: 2 ######################################## 数据集类别数
INPUT:MIN_SIZE_TRAIN: (480, 512, 544, 576, 608, 640, 672, 704, 736, 768, 800)MIN_SIZE_TEST: 800
DATASETS:TRAIN: ('liuhao_voc_kouzhao_train', 'liuhao_voc_kouzhao_val')  ###在builtin.py注册数据集的名称TEST: () ################################################# 去掉测试集('voc_2007_test',)
SOLVER:STEPS: (600, 700)MAX_ITER: 800  ############# 自定义最大迭代次数=(训练集400张图片/batch_size2) * 4epochsWARMUP_ITERS: 100

3.训练

#在/detectron2-master文件夹下面打开终端source ~/anaconda3/bin/activate mydetection_python3.7.3python3 ./tools/train_net.py --config-file=./configs/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_liuhao_voc_kouzhao.yaml --num-gpus=1 SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.01
#查看/detectron2-master/output/

4训练成功，部分日志

[04/28 22:32:45 d2.data.build]: Removed 98 images with no usable annotations. 479 images left.
[04/28 22:32:45 d2.data.build]: Distribution of instances among all 2 categories:
|  category  | #instances   |  category  | #instances   |
|:----------:|:-------------|:----------:|:-------------|
|  no_mask   | 529          | have_mask  | 730          |
|            |              |            |              |
|   total    | 1259         |            |              |

修改./output/为./output_liuhao_voc_kouzhao/

5可视化

/home/liuhao/anaconda3/envs/mybase_python3.7.3/bin/tensorboard --logdir ./output_liuhao_voc_kouzhao/

6预测


python3 ./demo/demo.py --config-file=./configs/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_liuhao_voc_kouzhao.yaml --input=./datasets/liuhao_voc_kouzhao/val/JPEGImages/402.jpg --opts MODEL.WEIGHTS ./output_liuhao_voc_kouzhao/model_final.pthpython3 ./demo/demo.py --config-file=./configs/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_liuhao_voc_kouzhao.yaml --input=./datasets/liuhao_voc_kouzhao/val/JPEGImages/569.jpg --opts MODEL.WEIGHTS ./output_liuhao_voc_kouzhao/model_final.pth#可以预测，效果不错

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训练VOC数据(liuhao_voc_kouzhao)

1.准备数据集

2.修改配置文件PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_liuhao_voc_kouzhao.yaml

3.训练

4训练成功，部分日志

5可视化

6预测

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