楊雪博士から提出された2つの方法に従いました。この記事では、複製プロセス中に発生した問題のみを記録します。特定の論文の紹介は書きません。マスター自身の知識は非常に詳細に書かれています。
SCRDet：https：//zhuanlan.zhihu.com/p/107400817
CSL：https：//zhuanlan.zhihu.com/p/111493759
再現する最初の方法：https：//github.com/DetectionTeamUCAS/R2CNN-Plus-Plus_Tensorflow
Ubuntu16.04の下で
1、tensorflow >= 1.2
2、cuda8.0
3、python2.7 (anaconda2 recommend)
4、opencv(cv2)
5、tfplot測定されたtensorflow-gpu == 1.2および1.4を使用でき、cuda8をローカルでコンパイルおよびインストールする必要があり、python2.7環境をanaconda3で作成できます。
tfが実際にインストールされたとき、condaはそのような低バージョンのtensorflow-gpuを直接インストールできなかったため、pypiからwheelをダウンロードしてローカルにインストールし、他のいくつかの依存パッケージは自動的にインストールされました。
pip install tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.wheelもう1つの注意点は、このバージョンのtfにはnumpy 1.16.3が搭載されていることです。opencvをインストールするときは、主にバージョンを制御する必要があります。そうしないと、numpyのバージョンが正しくない場合にエラーが報告されます。試した後、opencv-pythonは3.3.1.11をインストールします。
pip install opencv-python==3.3.1.11Cuda8はローカルでコンパイルする必要があり、cudatoolikit8をconda環境にインストールし、後続のコンパイルでエラーを報告します。さらに、テンソルフローを正常にインポートするには、conda仮想環境でcudnnが必要です。
conda install cudnn==5.1.10実際、cythonのインストールでは、バージョンを厳密に制御する必要はありません。安全のため、フォルダ内のファイルに対応しています。Cythonは0.25.2を選択します。
インストールする必要があるtfplotもあります。直接pipします。
conda install cython==0.25.2
pip install tensorflow-plot最後に、作者のプロセスに従って、事前トレーニングの重みを対応するフォルダーに入れ、BaiduCloudに親密に渡しました。ありがとうございます
独自のデータセットのトレーニングも非常に簡単です。データセットの注釈がtxtで、[x1、y1、x2、y2、x3、y3、x4、y4、class、more]の場合、次のようになります。直接ツールはtxt2xml.pyにすることができます。xmlに変換した後、作成者の手順に従ってtfrecordを生成できます。githubの手順は非常に詳細です。
データを準備した後、githubのプロンプトに従い、いくつかのファイルの構成を変更してトレーニングを開始します。
別の方法CSLhttps ：//github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow構成は非常に簡単です
conda create -n xxx python=3.6
conda activate xxx
conda install tensorflow-gpu=1.13.1
conda install cudatoolkit==10.0
conda install cudnn==7.6.5
pip install opencv-python
pip install tensorflow-plot独自のデータセットのトレーニングは前の方法と同様で、これは複数のGPUをサポートします。