Face Faster RCNN安裝步驟和遇到的問題

1.安裝

1. Clone the face Faster R-CNN repository 

   Git clone –recursive https://github.com/playerkk/face-py-faster-rcnn.git

2. Build the Cython modules 

   cd $FRCN_ROOT/lib 

   make

3. Build Caffe and pycaffe 

   cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn 

   make -j8 && make pycaffe

4. 下載下傳預先訓練好的VGG模型 

   A pre-trained face detection model trained on the WIDER training set is available here. 

   http://supermoe.cs.umass.edu/%7Ehzjiang/data/vgg16_faster_rcnn_iter_80000.caffemodel 

   放置目錄： 

   $FRCN_ROOT/output/faster_rcnn_end2end/train/vgg16_faster_rcnn_iter_80000.caffemodel

5. 下載下傳測試資料 

   下載下傳FDDB資料庫放入$FRCN_ROOT/data目錄： 

   包括: 

   FDDB 

   FDDB/FDDB-folds 

   FDDB/originalPics

2.測試模型在FDDB上

python ./tools/run_face_detection_on_fddb.py --gpu=0 

遇到的問題：

1：安裝 Cython,python-opencv,easydict;不然會提示安裝出錯的；

可以直接下載下傳easydict，然後tar -zxvf easydict.1.7.0.tar.gz; cd easydict.1.7.0; python setup.py  install

解決即可正常的運作：

2：caffe設定的問題

1配置python layers
#In your Makefile.config, make sure to have this line uncommented
WITH_PYTHON_LAYER := 1
# Unrelatedly, it's also recommended that you use CUDNN
USE_CUDNN := 1 #可以注釋掉的
           

3：訓練模型VGG和ZF模型

1. Download pre-computed Faster R-CNN detectors 

   cd $FRCN_ROOT 

   ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh  //也可官網上下載下傳相應的faster_rcnn_models.tgz;然後自己解壓；

2. Download the WIDER face dataset. Extract all files into one directory named WIDER 

   http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/ 

   WIDER/ 

   WIDER/WIDER_train/ 

   WIDER/WIDER_val/

3. Download the (http://jianghz.me/files/wider_face_train_annot.txt) and put it under the WIDER directory.

4. Create symlinks for the WIDER dataset 

   cd $FRCN_ROOT   ln -s $WIDER ~/WIDER                          //WIDER在home目錄下

5. Follow the next sections to download pre-trained ImageNet models 

   cd $FRCN_ROOT 

   ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh //也可官網上下載下傳相應的imagenet_models.tgz;然後自己解壓；

6. To train a Faster R-CNN face detector using the approximate joint training method, use experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh. Output is written underneath $FRCN_ROOT/output.

   cd FRCN_ROOT 

   ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh [GPU_ID] [NET] wider [–set …]

   eg: 

   ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 wider

遇到的問題：

第一個問題：TypeError: slice indices must be integers or None or have an index method

這是由于numpy的版本太高，numpy 1.12.0對這個做了些調整，把numpy降級到1.11.0就行了。

sudo pip install -U numpy==1.11.0

同時也可以下載下傳numpy.1.11.0,自己安裝一下；就可以跟新到1.11.0版本；

但是我的伺服器中有兩個python，2.7和3.4，而系統預設pip是裝在python3.4上的，這樣可以看見：

輸入：pip --version

顯示：pip 9.0.1 from /usr/local/lib/python3.4/dist-packages (python 3.4)

是以執行以下代碼，裝到強制裝到python2.7中：

sudo python2.7 /usr/local/bin/pip install -U numpy==1.11.0

至此py-faster-rcnn在我這兒可以順利訓練了：

第二個問題：提示找不到圖檔的問題

主要是資料集的圖檔路徑最後會多一個\r,這都是英文下載下傳的圖檔标簽windows下和Linux下多一個換行符的問題；

提取錢len-1個字元就可以了，可以在face.py中修改image_name這個字元串；

參考部落格：http://blog.csdn.net/zengdong_1991/article/details/66475821