Faster-RCNN (2)：py-faster-rcnn训练时遇到的一些问题及解决办法（转载）

按照github上的训练步骤训练faster-rcnn遇到了几个问题，基本上还是numpy和protobuf版本不兼容的问题，尝试将numpy版本将为1.11无效，百度之后发现https://blog.csdn.net/qq_21089969/article/details/69422624的修改代码方法总结到位，于是转载过来。

Problem 1

AttributeError: 'module' object has no attribute ‘text_format'

解决方法：在/home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/train.py的头文件导入部分加上：import google.protobuf.text_format

Problem 2

TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an index

这里是因为numpy版本不兼容导致的问题，最好的解决办法是卸载你的numpy，安装numpy1.11.0。如果你和笔者一样不是服务器的网管，没有权限的话，就只能自己想办法解决了。
修改如下几个地方的code：

1) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/roi_data_layer/minibatch.py

将第26行：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)
改为：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

2) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/datasets/ds_utils.py

将第12行：hashes = np.round(boxes * scale).dot(v)
改为：hashes = np.round(boxes * scale).dot(v).astype(np.int)

3) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/test.py

将第129行： hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v)
改为： hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v).astype(np.int)

4) /home/xxx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py

将第60行：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)
改为：fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

Problem3

TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

这里还是因为numpy版本的原因，最好的解决办法还是换numpy版本（见problem2），但同样也有其他的解决办法。

修改 /home/lzx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py，转到123行：

for ind in inds:
        cls = clss[ind]
        start = 4 * cls
        end = start + 4
        bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]
        bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS
    return bbox_targets, bbox_inside_weights

这里的ind，start，end都是 numpy.int 类型，这种类型的数据不能作为索引，所以必须对其进行强制类型转换，转化结果如下：

for ind in inds:
        ind = int(ind)
        cls = clss[ind]
        start = int(4 * cos)
        end = int(start + 4)
        bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]
        bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS
    return bbox_targets, bbox_inside_weights

Faster-RCNN (2)：py-faster-rcnn训练时遇到的一些问题及解决办法（转载）

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