caffe-ssd编译、训练、测试全过程（最后有彩蛋）
大家好，终于把SSD整通了，现在我把整个过程搭建给你们讲讲。
caffe_ssd多目标检查效果还是非常好的，在线测试，FPS在20左右。我的训练的还是官方的数据集，其实我们可通过做自己的数据集得到预测模型也是可以的。
一、SSD编译
- https://github.com/weiliu89/caffe.git
- git checkout ssd
跟编译caffe 是一样的,进入到caffe的根目录里：
- cp Makefile.config.example Makefile.config
进入Makefile.config，设置如下，我们需要使用USE_CUDNN(前提你安装了CUDNN,整个详细的参考，戴尔笔记本双显卡配置nvidia367+cuda8.0+caffe）
- mkdir build
- cd build
- cmake ..
- make all -j
- make install
- make runtest
- make pycaffe
二、下载数据集
1、预训练模型下载：
链接: https://pan.baidu.com/s/1nuGojSP 密码: v9bg
2、下载VOC2007、VOC2012数据集
官网下载太慢了，我已经上传到了百度云
链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVjuSo 密码: 8nm7
在home主目录下
- mkdir data
- cd data
把刚才下载的数据解压到data目录下
- tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
- tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
- tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
(安装我整个顺序解压就可以了)
三、生成LMDA文件（自己制作数据也需要这样的）
我这里把pycaffe的环境加入～/.bashrc文件中
- export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:..../caffe/python
- source ~/.bashrc
进入到caffe 的根目录下
- ./data/VOC0712/create_list.sh
- ./data/VOC0712/create_data.sh
四、训练数据集及在线演示
1、训练数据集
打开caffe/examples/ssd/ssd_pascal.py，看到gpus='0,1,2,3' 该成gpus='0'
具体怎么看自己gpu id?
- nvidia-smi
修改下 batch_size=1和 test_batch_size=1 （显存太小了，所以把网格设小点）
注意：迭代数增加，loss应该是逐渐减小，不然就容易发散了。
大概迭代到10000次，会test下，把test_batch_size设置为1,不然会出现显存溢出的情况
2、测试下：（我把训练好的模型进行测试，迭代了240000次）
- python examples/ssd/score_ssd_pascal.py
(主要测试下，训练的结果怎么样，0.9左右)
其实一般的情况在0.7左右
3、在线演示
见鬼了，在右边的空着的椅子出现个person:0.67 ，吓到我了
视频演示：
单张图片演示：我们可以使用：jupyter notebook
好了，下期给大家讲讲怎么制作自己的数据集，进行训练模型。
------------------------------2017.6.14 QAQ----------------------------------------
在生成lmda文件的时候，出现python一些错误？
终端执行：
sudo apt-get install python-skimage python-protobuf
caffe-ssd编译、训练、测试全过程（最后有彩蛋）相关推荐
- 笔记：caffe ssd gpu训练自己的数据集
caffe ssd GPU训练自己的数据集 一.caffe环境搭建 二.数据集 三.训练和测试 一.caffe环境搭建 环境搭建过程网上有很多教程,可能要踩些坑吧,正常,这里不多赘述,主要是我当时也没 ...
- Caffe SSD编译、训练及测试
SSD采用VGG16作为基础模型,然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征以用于检测.SSD的网络结构如上图所示(上面是SSD模型,下面是Yolo模型),可以明显看到SSD利用了多尺度的特 ...
- 笔记：caffe安装编译，并用ssd gpu训练自己的数据集
caffe ssd GPU训练自己的数据集 一.caffe环境搭建 二.数据集 三.训练和测试 一.caffe环境搭建 环境搭建过程网上有很多教程,可能要踩些坑吧,正常,这里不多赘述,主要是我当时也没 ...
- Caffe SSD Ubuntu16 04 训练自己的数据集
总的来说,Caffe 是一个比较难上手的框架.这次尝试训练 Caffe 框架下 SSD 模型的训练是我第一次使用 Caffe 框架.下面就说一说我踩过的几个坑,希望能够帮助到大家. 1 编译 Caff ...
- YOLO-Fastest从Darknet源码编译、测试再到训练完整图文教程！
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 最轻的YOLO算法出来了!这是个模型非常小.号称目前最快的YOLO算法--大小只有1.3MB,单核每秒 ...
- caffe SSD 代码编译运行流程及问题解决
caffe SSD 代码编译运行流程及问题解决 该文基于以下代码: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd down下来后,进入目录 -rw-rw-r-- ...
- SSD框架训练自己的数据集
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如 ...
- 深度学习实战（七）——目标检测API训练自己的数据集（R-FCN数据集制作+训练+测试）
TensorFlow提供的网络结构的预训练权重:https://cloud.tencent.com/developer/article/1006123 将voc数据集转换成.tfrecord格式供te ...
- caffe ssd 优化
一.数据预处理加速(提升 4~6 倍) 优化原因: 原版 caffe ssd 数据预处理速度很慢(尤其是遇到 depthwise conv 的时候) 数据预处理的速度远远跟不上前向和反向计算的速度,导 ...
最新文章
- css selector list
- linux的json命令安装,linux 下强大的 JSON 解析命令 jq
- 工作流activity_开源、强大的工作流引擎：camunda入门介绍
- 这个女人，败得很漂亮！看后有感！
- [NOI Online 2022 提高组] 丹钓战（单调栈 + 树状数组 / 主席树）
- 【渝粤教育】广东开放大学 会展项目管理 形成性考核 (59)
- 数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法
- OpenMMLab 生成模型算法库发布，打工人也能玩转图像生成！
- Java8 中通过 Stream 对列表进行去重的几种方法
- 簡單設定 kernel 選項在使用 iptables 前
- Win7服务器搭建实例教程：教你Win7如何搭建Web服务器【转载】
- 解决Access to Message Queuing system is denied.权限问题
- c语言通讯录人数显示,c语言实现通讯录
- mac已安装flash控件_如何在Mac上安装和更新Flash
- 笔记本电脑触摸板的使用
- 一、Filter的配置项dispatcher
- VLAN中SVL和IVL的区别
- 论文阅读《Characterizing BDS signal-in-space performance from integrity perspective》3
- 联网获取360数据，识别骚扰电话，java实现
- 前端知识大全 - 收藏集 - 掘金