首先，感謝博客上各路大佬的無私奉獻！但是也不得不吐槽下，大佬些寫博客的時候能盡量寫的對小白友好一點嗎？期間遇到各種坑，說多了都是淚啊！話不多說，上正題！

環境：win10+anaconda3+tensorflow1.2.1+python3.6，CPU版本。

源碼地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5

一 下載源碼以及源碼環境準備

1. 肯定是下載源碼，配置好相應的環境！anaconda prompt下激活tensorflow環境，包括但不限于安裝python包（cython，python-opencv，easydict），反正就是提示缺少什么，就install什么就對了！
2. GitHub上源碼提示有“Checkout this branch”這一步，但我沒懂什么意思！沒照做，但是也訓練成功了，有懂得老哥幫忙解釋一下！
3. setup.py文件修改

? ? ? ? 在第16行加入以下代碼，（別問我為什么，我只是代碼的搬運工）

?

    Extension('lib.utils.cython_bbox', sources=['E:/python/tensorflow/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/lib/utils/bbox.c','E:/python/tensorflow/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/lib/utils/bbox.pyx'],include_dirs = [np.get_include(), 'E:/python/tensorflow/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/lib/utils'],extra_compile_args=[])

1. 承接步驟1，進入到源碼的路徑下（cd 自己的路徑\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\data\coco\PythonAPI）；分別執行下列命令：

   python setup.py build_ext --inplace

   python setup.py build_ext install

   提示：安裝VS2015的庫，否則會報錯 “error: Unable to find vcvarsall.bat”

2. 用VS2015編譯python3.6代碼：這一步對于不是python3.5的小伙伴很關鍵，因為源碼是基于python3.5編譯，而在python3.6下運行就會報錯，所以必須在python3.6環境下重新編譯。編譯步驟如下：

? ? ? ? 1）打開VS2015 X64 本機工具命令提示符；

? ? ? ? ?

? ? ? ? ?2）同樣激活tensorflow環境（activate tensorflow），進入到源碼的路徑下（cd 自己的路徑\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\data\coco\PythonAPI），運行：

python setup.py build_ext --inplace；

? ? ? ? ? ? ? 會在 “***\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\data\coco\PythonAPI\lib\utils”目錄下生成cython_bbox.cp36-win_amd64.pyd文件，將該文件復制到“***\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\lib\utils”下。

? ? ? ? 5. 這里下載模型VGG16?，放入“***\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\data \ imagenet_weights \ vgg16.ckpt”，記得把文件名從“VGG_16”更改為“VGG16”，這兒坑了我不少時間。再次感謝博主---douminan

二 準備訓練集

1.labelimg標注數據

labelimg的使用：https://cloud.tencent.com/developer/news/325876

注意：注意標注的時候一定不要用大寫，不要有空格，建議全部用小寫字母和數字，感謝博主--beyond_xnsx

2.將自己的數據制作成VOC2007的格式

批量命名文件：https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446

制作訓練集：https://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60871886

注意：VOC2007的格式生成如下圖所示：

三 源碼修改

Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\lib\datasets\pascal_voc.py文件中，將以下代碼中的類別替換為自己數據集的類別,如下圖所示。至于某些博客說不能刪除類別總數，但是經實際測試，刪除了也不影響。

        self._classes = ('__background__',  # always index 0'bird','flower', 'horse')

注意：不要更改'__background__'，這個是本身自有的，即你有N類檢測目標，實際是N+1，多出來的1類就是背景，所以不能刪除'__background__'。

Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\lib\config\config.py中修改訓練參數，根據自己情況更改哈，博主也是小白，無法作任何指導。

四 訓練

哈哈，終于到激動人心的一刻，成功還是繼續躺坑里就看這一步了！

繼續在anaconda prompt里，激活tensorflow環境，進入到Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master根目錄下（跟上述一樣，用“cd”命令進入哈，根目錄就是能看到一個train.py的文件），執行

python train.py

一般不報錯進入到訓練環節就是對的哈，訓練如下所示。

五 后續測試

由于沒有訓練結束，所以等待后續更新。。。

由于工作方面不再接觸這類事件，所以沒有后續了。。。抱歉！

?

主要引用下列博客，再次感謝博客大佬們的無私奉獻。

https://blog.csdn.net/beyond_xnsx/article/details/79771690

https://blog.csdn.net/weixin_38124357/article/details/80816288

https://blog.csdn.net/douminan/article/details/82223619

https://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60871886

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446