python mobilenetssd android_MobileNetV2-SSDLite运行
ssd.py中,将39行self.priors = config.priors.to(self.device)中的to(device)给删除了,避免发生expected backend CPU and dtype but got backend CUDA and dtype float的报错
修改完毕后,run_ssd_live_demo.py可实时运行,这个是一个摄像头检测的demo
后来在执行eval_ssd.py时又出现了
RuntimeError: expected backend CUDA and dtype Float but got backend CPU and dtype Float,所以我又把删掉的地方加上去了
一、数据集准备
就普通的VOC数据集,别忘了在VOC2007的根目录下新建一个labels.txt
添加上一行:
person
(这里不用加BACKGROUND,代码里会自动加上)
二、训练
wget -P models https://storage.googleapis.com/models-hao/mb2-ssd-lite-mp-0_686.pth
python train_ssd.py --datasets /home/peter/GJ/Dataset/coco_voc/ --validation_dataset /home/peter/GJ/Dataset/coco_voc/ --net mb2-ssd-lite --base_net models/mb2-imagenet-71_8.pth --batch_size 24 --num_epochs 200 --scheduler cosine --lr 0.01 --t_max 200
三、评价
python eval_ssd.py --net mb2-ssd-lite --dataset /home/peter/GJ/Dataset/coco_voc/ --trained_model models/mb2-ssd-lite-Epoch-145-Loss-2.873947295020608.pth --label_file models/voc-model-labels.txt
mb2-ssd-lite-Epoch-100-Loss-3.23428569541258.pth
person: 0.4083668227750662
mb2-ssd-lite-Epoch-145-Loss-2.873947295020608.pth
person: 0.4408083332903108
mb2-ssd-lite-Epoch-180-Loss-2.612840238038231.pth:
Average Precision Per-class:
person: 0.4668954479561219
mb2-ssd-lite-Epoch-190-Loss-2.599642198226031.pth
Average Precision Per-class:
person: 0.46770448868067593
四、跑实时Demo
python run_ssd_live_demo.py mb2-ssd-lite models/mb2-ssd-lite-Epoch-180-Loss-2.612840238038231.pth models/voc-model-labels.txt
五、跑单张图
这个改一下就能跑多张图了
python run_ssd_example.py mb1-ssd models/gun_model_2.21.pth models/open-images-model-labels.txt ~/Downloads/big.JPG
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