本机环境

CUDA9.0.176 cuDNN7.1.4 spyder3.2.8 VS2015 python3.5.6 tensorflow1.9.0 numpy1.16.6 opencv_python4.1.2 cython0.29.16 easydict1.9 scipy1.4.1 ,matplotlib2.2.5

参考资料

源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 参考博客1 https://blog.csdn.net/douminan/article/details/82223619 参考博客2 https://blog.csdn.net/jcli1_14/article/details/81327047 参考博客3 https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/80255920 VS2015安装参考 https://blog.csdn.net/childbor/article/details/81286534

准备工作

源码下载解压至根目录：\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master

VOC2007数据下载 http://host.robots.ox.ac.uk:8080/pascal/VOC/voc2007/#devkit 数据集存放至：\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\VOCDevkit2007\VOC2007 VGG16训练权重下载 http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz 模型保存至：\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\imagenet_weights

编译运行

启动tensorflow安装的环境找到对应的文件夹：cd \Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\coco\PythonAPI输入运行 python setup.py build_ext --inplace 输入运行 python setup.py build_ext install 打开文件夹：cd \Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\utils输入运行 python setup.py build_ext --inplace 输入运行 run train.py

出现问题及解决办法

ModuleNotFoundError: No module named 'lib.utils.cython_bbox' 解决办法： ① python保证是3.5 ② 重新执行“编译运行”步骤1~6，有可能是没有执行步骤5和6导致的 TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable 解决办法： 将 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\imagenet_weights\ 目录下的 vgg_16.ckpt 改为 vgg16.ckpt 改为vgg16.ckpt后可能出现ImportError: No module named 'lib.config' 解决办法：关闭窗口，重新执行 步骤7 AttributeError: module 'lib' has no attribute 'datasets' 解决办法：关闭窗口，重新执行所有步骤

Run domo.py遇到的问题

OSError: raw write() returned invalid length 254 (should have been between 0 and 127) 解决办法：修改domo.py文件 ① 第38行 'vgg16': ('vgg16_faster_rcnn_iter_70000.ckpt',) 改为 'vgg16': ('vgg16_faster_rcnn_iter_40000.ckpt',) ② 第108行 choices=NETS.keys(), default='res101') 改为 choices=NETS.keys(), default='vgg16' ③ 根目录下新建output文件夹，其文件路径如下： \Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\output\vgg16\voc_2007_trainval+voc_2012_trainval\default ④ 将C:\Users\Mr.K\Desktop\7\0403\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\default\voc_2007_trainval\default 内所有模型文件，统一复制到output文件夹下 ⑤ 重新运行 run domo.py

至此Faster-RCNN模型应该可以正常运行了

使用自己的数据

将自己的图片数据，用 LabelImg 软件标注目标，在 \Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data 目录下替换 修改分类参数，即可开始训练。

以下为木皮缺陷检测的实验，虽然实验结果不及预期，但学习的过程却是十分快乐的，最后，还是要感谢我可爱的女朋友对我的支持与鼓励。