py-faster-rcnn+VGG_CNN_M_1024訓練自己資料需要修改的引數小記
阿新 • • 發佈：2019-01-09
執行環境：cpu
訓練圖片大小為300*330，類別數11。
1.修改VGG_CNN_M_1024模型配置檔案
1）solver.protxt檔案
- stepsize原先為10000，根據需要更改。
- “input-data”層的‘num_class’數值改為11；
“rpn-data”層的feat_stride由原先的16改為8；“proposal”層的feat_stride也改為8；- 'roi-data'層的‘num_class’數值改為11；
roi_pool5層的spatial_scale改為0.125（即1/8，與前面的feat_stride對應）；- cls_score層的num_output數值改為11（1+10）；
- bbox_pred層的num_output數值改為44（11*4）；
- cls_score層的num_output數值改為11（1+10）；
- bbox_pred層的num_output數值改為44（11*4）；
roi_pool5層的spatial_scale改為0.125；proposal層的param_str: "'feat_stride': 8"；
- __C.TRAIN.SCALES = (300,) #原先為600
- __C.TRAIN.MAX_SIZE =330
#原先為1000
- __C.TRAIN.SNAPSHOT_ITERS = 自己想要的迭代次數，用於儲存中間結果。原先為10000
- __C.TEST.SCALES = (300,)#原先為600
- __C.TEST.MAX_SIZE = 330 #原先為1000；
所以改為anchor_scales = layer_params.get('scales', (8, 12, 16)) 7）lib/datasets/pascal_voc.py檔案 修改self._classes = ('__background__', # always index 0
'訓練的資料類別') 現在想到的就是這些，可能還有需要修改的地方。 大家如果看到我還有遺漏未改的地方殷切希望幫我指出來，畢竟引數對訓練太重要了！！！
測試模型時需要改的檔案
1、faster_rcnn_test.pt
cls_score層的num_output改為11；
bbox_pred層的num_output改為44；
上面劃掉的句子不能這麼改，否則會導致訓練時loss大且不收斂！