参考:Configuring an object detection pipeline

1、config文件

配置好的config文件存放路径:object_detection/samples/configs

2、PASCAL VOC数据集配置

选取faster_rcnn_resnet101_voc07.config做为该数据集的config文件,并复制到对应目录,下面为该文件的内容,需要修改的部分见备注

 # Faster R-CNN with Resnet-101 (v1), configured for Pascal VOC Dataset.
# Users should configure the fine_tune_checkpoint field in the train config as
# well as the label_map_path and input_path fields in the train_input_reader and
# eval_input_reader. Search for "PATH_TO_BE_CONFIGURED" to find the fields that
# should be configured. model {
faster_rcnn {
num_classes: 20 # 如果是自己数据集需要修改类目数
image_resizer {
keep_aspect_ratio_resizer {
min_dimension: 600
max_dimension: 1024
}
}
feature_extractor {
type: 'faster_rcnn_resnet101'
first_stage_features_stride: 16
}
first_stage_anchor_generator {
grid_anchor_generator {
scales: [0.25, 0.5, 1.0, 2.0]
aspect_ratios: [0.5, 1.0, 2.0]
height_stride: 16
width_stride: 16
}
}
first_stage_box_predictor_conv_hyperparams {
op: CONV
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.01
}
}
}
first_stage_nms_score_threshold: 0.0
first_stage_nms_iou_threshold: 0.7
first_stage_max_proposals: 300
first_stage_localization_loss_weight: 2.0
first_stage_objectness_loss_weight: 1.0
initial_crop_size: 14
maxpool_kernel_size: 2
maxpool_stride: 2
second_stage_box_predictor {
mask_rcnn_box_predictor {
use_dropout: false
dropout_keep_probability: 1.0
fc_hyperparams {
op: FC
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0
}
}
initializer {
variance_scaling_initializer {
factor: 1.0
uniform: true
mode: FAN_AVG
}
}
}
}
}
second_stage_post_processing {
batch_non_max_suppression {
score_threshold: 0.0
iou_threshold: 0.6
max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 300
}
score_converter: SOFTMAX
}
second_stage_localization_loss_weight: 2.0
second_stage_classification_loss_weight: 1.0
}
} train_config: {
batch_size: 1 # 每次喂的数据量
optimizer {
momentum_optimizer: {
learning_rate: {
manual_step_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.0001
schedule {
step: 500000
learning_rate: .00001
}
schedule {
step: 700000
learning_rate: .000001
}
}
}
momentum_optimizer_value: 0.9
}
use_moving_average: false
}
gradient_clipping_by_norm: 10.0
fine_tune_checkpoint: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt" # 是否需要加入别人预先训练好的模型,如是需要加入完整文件路径,别人预先训练好的模型可以从这找到:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
from_detection_checkpoint: false # 布尔值,true为使用别人预先训练好的模型,这里暂时先不加,后面在来研究怎么去匹配
num_steps: 800000 # 最大训练次数
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
} train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "/data/zxx/models/research/date/VOCdevkit/pascal_train.record" # 对应修改路径
}
label_map_path: "object_detection/data/pascal_label_map.pbtxt" # 对应修改路径
} eval_config: {
num_examples: 4952
} eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "/data/zxx/models/research/date/VOCdevkit/pascal_val.record" # 对应修改路径
}
label_map_path: "object_detection/data/pascal_label_map.pbtxt" # 对应修改路径
shuffle: false
num_readers: 1
}

修改好后,保存

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