Windows8+Tensorflow+Python3.7训练FasterRCNN自己数据
Windows8+Tensorflow+Python3.7训练FasterRCNN
版本配置
系统：WIN8,
Tensorflow 2.2.1
Python 3.7。
源码及数据集下载/制作
Faster RCNN是比较经典且性能比较好的目标检测算法，在PASCAL VOC数据集上的准确率可达78.8%.本文是在指定源码下实践过程的记录：
- **首先下载源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3**并解压 ；
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然后下载数据集，并将数据集放置于E:\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\VOCDevkit2007文件夹下；如果要训练自己的数据，只需将自己的数据制作成VOC2007的格式即可，可以参考网上VOC数据制作教程(百度一下一大堆)；
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar；
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar；
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar -
打开cmd窗口(同时windows按键和R后输入cmd),cd定位到Faster RCNN目录，输入以下命令，安装Faster RCNN的依赖功能包 ；
- 进入E:\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\coco\PythonAPI，运行python setup.py build_ext --inplace，python setup.py build_ext install ；
- 进入E:\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\utils，运行python setup.py build_ext --inplace；
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下载预训练的VGG16权重至data\imagenet_weights\vgg16.ckpt；
- *分别运行Train.py和Demo.py就可完成Faster RCNN的训练和测试 ，由于电脑性能太渣，截至发稿时，还在训练中，所以就只上个训练的图吧~；