1.在/data/VOCdevkit下建立自己的数据集名称如MyDataSet,在MyDataSet目录下需包含Annotations、ImageSets、JPEGImages三个文件夹:

2、ImageSets下建立Main文件夹

3、新建dir.py 写入下面代码

import os
import random trainval_percent = 0.66
train_percent = 0.5
xmlfilepath = 'Annotations'
txtsavepath = 'ImageSets\Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath) num=len(total_xml)
list=range(num)
tv=int(num*trainval_percent)
tr=int(tv*train_percent)
trainval= random.sample(list,tv)
train=random.sample(trainval,tr) ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w') for i in list:
name=total_xml[i][:-4]+'\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name) ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest .close()

4、运行python  dir.py,在ImageSets\Main里有四个txt文件:test.txt train.txt trainval.txt val.txt

5、在caffe-ssd/data目录下创建一个自己的文件夹MyDataSet文件夹,把data/VOC0712目录下的create_list.sh 、create_data.sh、labelmap_voc.prototxt 这三个文件拷贝到MyDataSet下

6、在caffe-ssd/examples下创建MyDataSet文件夹,用于存放后续生成的lmdb文件

7、修改labelmap_voc.prototxt文件(改成自己的类别),以及create_list.sh和create_data.sh文件中的相关路径

#labelmap_voc.prototxt需修改:
item {
name: "none_of_the_above"
label: 0
display_name: "background"
}
item {
name: "aeroplane"
label: 1
display_name: "person"
} #create_list.sh需修改:
root_dir=/home/yi_miao/data/Mydataset/
...
for name in yourownset
...
#if [[ $dataset == "test" && $name == "VOC2012" ]]
# then
# continue
# fi #create_data.sh需修改:
root_dir=/home/yi_miao/caffe-ssd
data_root_dir="/home/yi_miao/data/Mydataset"
dataset_name="Mydataset"

8、运行脚本

./data/mydataset/create_list.sh
./data/mydataset/create_data.sh

9、训练

caffe/models/VGGNet/VGGNet 预训练模型

2、

82行:train_data路径;
84行:test_data路径;
237-246行:model_name、save_dir、snapshot_dir、job_dir、output_result_dir路径;
259-263行:name_size_file、label_map_file路径;
266行:num_classes修改为1 + 类别数;
360行:num_test_image:测试集图片数目

另外, 如果你只有一个GPU, 需要修改285行: gpus=”0,1,2,3” ===> 改为”0” ,如果出现 out of memory,则将batch size 相应改小一些。

3、训练

python ./examples/ssd/ssd_pascal.py 

4、测试

1.测试单张图片 
测试程序为/examples/ssd/ssd_detect.py,运行之前,我们需要修改相关路径代码,ssd_detect.py作如下修改(#部分为修改内容):

parser.add_argument('--labelmap_file',
default='data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt')#**修改为你的路径**
parser.add_argument('--model_def',
default='models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt')#**修改为你的路径**
parser.add_argument('--image_resize', default=300, type=int)
parser.add_argument('--model_weights',
default='models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/'#**修改为你的路径**
'VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel')
parser.add_argument('--image_file', default='examples/images/fish-bike.jpg')#**修改为你的路径**

Python ./example/ssd/ssd_detect.py

c++测试

cd ssd-caffe
$ build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel examples/images/test.txt

其中test.txt内容为

examples/images/1.jpg
examples/images/2-bike.jpg
examples/images/3.jpg

结果可视化

$ python examples/ssd/plot_detections.py   examples/images/result.txt  /home/your path/ssd-caffe  --labelmap-file data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt  --save-dir examples/
找不到
caffe.pb.h
$ protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.
$ sudo mkdir include/caffe/proto
$ sudo mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto

参考:https://blog.csdn.net/yu734390853/article/details/79481660

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