一、制作voc数据集

1、数据集文件夹

新建一个文件夹,用来存放整个数据集,或者和voc2007一样的名字:VOC2007 
然后像voc2007一样,在文件夹里面新建如下文件夹:

2、将训练图片放到JPEGImages

将所有的训练图片放到该文件夹里,然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式

图片重命名的代码(c++,python,matlab),参考:http://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446

3、标注图片,标注文件保存到Annotations

使用labelIImg 标注自己的图片

每个图片和标注得到的xml文件,JPEGImages文件夹里面的一个训练图片,对应Annotations里面的一个同名XML文件,一 一 对应,命名一致
标注自己的图片的时候,类别名称请用小写字母,比如汽车使用car,不要用Car
pascal.py中读取.xml文件的类别标签的代码:

cls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()] 

写的只识别小写字母,如果你的标签含有大写字母,可能会出现KeyError的错误。

4、ImageSets\Main里的四个txt文件

在ImageSets里再新建文件夹,命名为Main,在Main文件夹中生成四个txt文件,即:

test.txt是测试集
train.txt是训练集
val.txt是验证集
trainval.txt是训练和验证集

VOC2007中,trainval大概是整个数据集的50%,test也大概是整个数据集的50%;train大概是trainval的50%,val大概是trainval的50%。

txt文件中的内容为样本图片的名字(不带后缀),格式如下:

根据已生成的xml,制作VOC2007数据集中的trainval.txt ; train.txt ; test.txt ; val.txt
trainval占总数据集的50%,test占总数据集的50%;train占trainval的50%,val占trainval的50%;
上面所占百分比可根据自己的数据集修改,如果数据集比较少,test和val可少一些

二、实现

1、修改datasets文件夹中pascalvoc_common.py文件,将训练类修改别成自己的

2、将图像数据转换为tfrecods格式,修改datasets文件夹中的pascalvoc_to_tfrecords.py文件,然后更改文件的83行读取方式为’rb‘,如果你的文件不是.jpg格式,也可以修改图片的类型。

此外, 修改67行,可以修改几张图片转为一个tfrecords

3、运行tf_convert_data.py文件,但是需要传给它一些参数:

linux

在SSD-Tensorflow-master文件夹下创建tf_conver_data.sh,文件写入内容如下:

windows+pycharm:

配置pycharm-->run-->Edit Configuration

遇见的问题:

其他py文件import datasets文件时导入不了模块,导致读取不了,解决方法:设为source root

然后运行tf_convert_data.py

4、训练模型train_ssd_network.py文件中修改

train_ssd_network.py文件中网络参数配置,若需要改,在此文件中进行修改,如:

其他需要修改的地方

5、nets/ssd_vgg_300.py  ,(因为使用此网络结构) ,修改96 和97行的类别

6、train_ssd_network.py

修改类别为2

7、 eval_ssd_network.py

8、datasets/pascalvoc_2007.py 根据自己的训练数据修改整个文件

SSD-Tensorflow-master/datasets/pascalvoc_2007.py文件中,none类不要动,其他类修改为自己数据集的类,其中括号内的第一个数为图片数,第二个数为目标数(bounding box的数目,total是所有类的总和)

# (Images, Objects) statistics on every class.
# TRAIN_STATISTICS = {
# 'none': (0, 0),
# 'aeroplane': (238, 306),
# 'bicycle': (243, 353),
# 'bird': (330, 486),
# 'boat': (181, 290),
# 'bottle': (244, 505),
# 'bus': (186, 229),
# 'car': (713, 1250),
# 'cat': (337, 376),
# 'chair': (445, 798),
# 'cow': (141, 259),
# 'diningtable': (200, 215),
# 'dog': (421, 510),
# 'horse': (287, 362),
# 'motorbike': (245, 339),
# 'person': (2008, 4690),
# 'pottedplant': (245, 514),
# 'sheep': (96, 257),
# 'sofa': (229, 248),
# 'train': (261, 297),
# 'tvmonitor': (256, 324),
# 'total': (5011, 12608),
# }
# TEST_STATISTICS = {
# 'none': (0, 0),
# 'aeroplane': (1, 1),
# 'bicycle': (1, 1),
# 'bird': (1, 1),
# 'boat': (1, 1),
# 'bottle': (1, 1),
# 'bus': (1, 1),
# 'car': (1, 1),
# 'cat': (1, 1),
# 'chair': (1, 1),
# 'cow': (1, 1),
# 'diningtable': (1, 1),
# 'dog': (1, 1),
# 'horse': (1, 1),
# 'motorbike': (1, 1),
# 'person': (1, 1),
# 'pottedplant': (1, 1),
# 'sheep': (1, 1),
# 'sofa': (1, 1),
# 'train': (1, 1),
# 'tvmonitor': (1, 1),
# 'total': (20, 20),
# }
# SPLITS_TO_SIZES = {
# 'train': 5011,
# 'test': 4952,
# }
# SPLITS_TO_STATISTICS = {
# 'train': TRAIN_STATISTICS,
# 'test': TEST_STATISTICS,
# }
# NUM_CLASSES = 20
TRAIN_STATISTICS = {
'none': (0, 0),
'flower': (40, 40),
'total': (40, 40),
}
TEST_STATISTICS = {
'none': (0, 0),
'flower': (10, 10),
'total': (10, 10)
}
SPLITS_TO_SIZES = {
'train': 40,
'test': 10,
}
SPLITS_TO_STATISTICS = {
'train': TRAIN_STATISTICS,
'test': TEST_STATISTICS,
}
NUM_CLASSES = 1  #不用加一

按照之前的方式,同样,如果你是linux用户,你可以新建一个.sh文件,文件里写入

DATASET_DIR=./tfrecords_/
TRAIN_DIR=./train_model/
CHECKPOINT_PATH=./checkpoints/vgg_16.ckpt python3 ./train_ssd_network.py \
--train_dir=./train_model/ \ #训练生成模型的存放路径
--dataset_dir=./tfrecords_/ \ #数据存放路径
--dataset_name=pascalvoc_2007 \ #数据名的前缀
--dataset_split_name=train \
--model_name=ssd_300_vgg \ #加载的模型的名字
--checkpoint_path=./checkpoints/vgg_16.ckpt \ #所加载模型的路径
--checkpoint_model_scope=vgg_16 \ #所加载模型里面的作用域名
--checkpoint_exclude_scopes=ssd_300_vgg/conv6,ssd_300_vgg/conv7,ssd_300_vgg/block8,ssd_300_vgg/block9,ssd_300_vgg/block10,ssd_300_vgg/block11,ssd_300_vgg/block4_box,ssd_300_vgg/block7_box,ssd_300_vgg/block8_box,ssd_300_vgg/block9_box,ssd_300_vgg/block10_box,ssd_300_vgg/block11_box \
--trainable_scopes=ssd_300_vgg/conv6,ssd_300_vgg/conv7,ssd_300_vgg/block8,ssd_300_vgg/block9,ssd_300_vgg/block10,ssd_300_vgg/block11,ssd_300_vgg/block4_box,ssd_300_vgg/block7_box,ssd_300_vgg/block8_box,ssd_300_vgg/block9_box,ssd_300_vgg/block10_box,ssd_300_vgg/block11_box \
--save_summaries_secs=60 \ #每60s保存一下日志
--save_interval_secs=600 \ #每600s保存一下模型
--weight_decay=0.0005 \ #正则化的权值衰减的系数
--optimizer=adam \ #选取的最优化函数
--learning_rate=0.001 \ #学习率
--learning_rate_decay_factor=0.94 \ #学习率的衰减因子
--batch_size=24 \
--gpu_memory_fraction=0.9 #指定占用gpu内存的百分比

如果你是windows+pycharm中运行,除了在上述的run中Edit Configuration配置,你还可以打开Terminal,在这里运行代码,输入即可

python ./train_ssd_network.py  --train_dir=./train_model/  --dataset_dir=./tfrecords_/  --dataset_name=pascalvoc_2007 --dataset_split_name=train --model_name=ssd_300_vgg   --checkpoint_path=./checkpoints/vgg_16.ckpt   --checkpoint_model_scope=vgg_16 --checkpoint_exclude_scopes=ssd_300_vgg/conv6,ssd_300_vgg/conv7,ssd_300_vgg/block8,ssd_300_vgg/block9,ssd_300_vgg/block10,ssd_300_vgg/block11,ssd_300_vgg/block4_box,ssd_300_vgg/block7_box,ssd_300_vgg/block8_box,ssd_300_vgg/block9_box,ssd_300_vgg/block10_box,ssd_300_vgg/block11_box   --trainable_scopes=ssd_300_vgg/conv6,ssd_300_vgg/conv7,ssd_300_vgg/block8,ssd_300_vgg/block9,ssd_300_vgg/block10,ssd_300_vgg/block11,ssd_300_vgg/block4_box,ssd_300_vgg/block7_box,ssd_300_vgg/block8_box,ssd_300_vgg/block9_box,ssd_300_vgg/block10_box,ssd_300_vgg/block11_box --save_summaries_secs=60   --save_interval_secs=600 --weight_decay=0.0005   --optimizer=adam   --learning_rate=0.001 --learning_rate_decay_factor=0.94   --batch_size=24      --gpu_memory_fraction=0.9    

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