大家好，終于把SSD整通了，現(xiàn)在我把整個過程搭建給你們講講。

caffe_ssd多目標檢查效果還是非常好的，在線測試，FPS在20左右。我的訓練的還是官方的數(shù)據(jù)集，其實我們可通過做自己的數(shù)據(jù)集得到預測模型也是可以的。

一、SSD編譯

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https://github.com/weiliu89/caffe.git??

git?checkout?ssd??

跟編譯caffe 是一樣的,進入到caffe的根目錄里：

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cp?Makefile.config.example?Makefile.config??

進入Makefile.config，設置如下，我們需要使用USE_CUDNN(前提你安裝了CUDNN,整個詳細的參考，戴爾筆記本雙顯卡配置nvidia367+cuda8.0+caffe）

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mkdir?build??

cd?build??

cmake?..??

make?all?-j??

make?install???

make?runtest??

make?pycaffe??

二、下載數(shù)據(jù)集

1、預訓練模型下載：

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1nuGojSP 密碼: v9bg

2、下載VOC2007、VOC2012數(shù)據(jù)集

官網(wǎng)下載太慢了，我已經(jīng)上傳到了百度云

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1mhVjuSo 密碼: 8nm7

在home主目錄下

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mkdir?data??

cd?data??

把剛才下載的數(shù)據(jù)解壓到data目錄下

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tar?-xvf?VOCtrainval_11-May-2012.tar??

tar?-xvf?VOCtrainval_06-Nov-2007.tar??

tar?-xvf?VOCtest_06-Nov-2007.tar??

(安裝我整個順序解壓就可以了)

三、生成LMDA文件（自己制作數(shù)據(jù)也需要這樣的）

我這里把pycaffe的環(huán)境加入～/.bashrc文件中

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export?PYTHONPATH=$PYTHONPATH:..../caffe/python??

source??~/.bashrc??

進入到caffe 的根目錄下

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./data/VOC0712/create_list.sh??

./data/VOC0712/create_data.sh??

四、訓練數(shù)據(jù)集及在線演示

1、訓練數(shù)據(jù)集

打開caffe/examples/ssd/ssd_pascal.py，看到gpus='0,1,2,3' 該成gpus='0'

具體怎么看自己gpu id??

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nvidia-smi??

修改下 batch_size=1和 test_batch_size=1 （顯存太小了，所以把網(wǎng)格設小點）

注意：迭代數(shù)增加，loss應該是逐漸減小，不然就容易發(fā)散了。

大概迭代到10000次，會test下，把test_batch_size設置為1,不然會出現(xiàn)顯存溢出的情況

2、測試下：（我把訓練好的模型進行測試，迭代了240000次）

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python?examples/ssd/score_ssd_pascal.py??

(主要測試下，訓練的結(jié)果怎么樣，0.9左右)

其實一般的情況在0.7左右

3、在線演示

見鬼了，在右邊的空著的椅子出現(xiàn)個person:0.67 ，嚇到我了

視頻演示：

單張圖片演示：我們可以使用：jupyter notebook

好了，下期給大家講講怎么制作自己的數(shù)據(jù)集，進行訓練模型。

------------------------------2017.6.14 QAQ----------------------------------------

在生成lmda文件的時候，出現(xiàn)python一些錯誤？

終端執(zhí)行：

sudo apt-get install python-skimage python-protobuf

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的caffe-ssd编译、训练、测试全过程（最后有彩蛋）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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