詳細參考 Github上SSD教程：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239

測試及可視化參考http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/52965281

http://www.cnblogs.com/EstherLjy/p/6863890.html

檢測目標，輸出文本信息：

./.build_release/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_10000.caffemodel /home/wjt/my_work/ssd/caffe/data/test_image/test_image.txt

在圖像上標注目標：

python examples/ssd/plot_detections.py /home/wjt/my_work/ssd/caffe/data/test_result/test_result.txt /home/wjt/my_work/ssd/caffe/ --labelmap-file data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt --save-dir data/test_result --visualize-threshold 0.6

注：注意路徑設置

問題匯總：

1.? No such file

./data/VOC0712/create_list.sh 出錯

原因及解決方法：數據集位置沒放置正確，將數據集按照源腳本文件說明的位置（/home/data/）放置，或者修改腳本文件中

2. ImportError：No module named _caffe （或者caffe.proto）

./data/VOC0712/create_data.sh原因及解決方法：環境變量中python路徑沒有設置正確，要將PYTHONPATH設置為SSD中caffe目錄下的python，修改“~./bashrc”文件，加上python路徑，并source一下即可解決

3.? checked failed： num_test_image_ <= names_.size() (4952 vs. 117)

原因及解決方法：ssd_pascal.py文件中num_test_image參數沒有修改，將其修改為實際的117，同時還要修改的參數為num_classes，參考教程blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239

4. 訓練時loss=nan

原因及解決方法：由ssd_pascal.py運行生成的solver.prototxt中顯示的學習率base_lr=0.001，在ssd_pascal.py文件中將base_lr設置為0.0001，loss變為正常數值

5. 中斷訓練再次訓練時，顯示 libcudart.so.8.0: canot open chared object file: No such file or directory

sudo?ldconfig?/usr/local/cuda/lib64

6. 訓練時出現 Check fialed: error == cudaSuccess(2 vs. 0)out of memory

原因及解決方法：GPU顯存被程序占用或者之前的進程沒有正常結束，占用著GPU顯存，使得用GPU訓練時顯存不足，用nvidia-smi命令查看占用顯存的進程PID，用kill -9 [PID]強制殺死進程。

版權聲明：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/u014206910/article/details/76600096

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SSD训练自己的数据集的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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