caffe 用faster rcnn 训练自己的数据 遇到的问题
1 . 怎么处理那些pyx和.c .h文件
在lib下有一些文件为.pyx文件,遇到不能import可以cython 那个文件,然后把lib文件夹重新make一下。
遇到.c 和 .h一样的操作。
2 . 训练自己的数据时最好不要使用pretrained_model, 由于训练的种类不一样,可能出现loss = inf 和loss = nan,-nan的情况。
3 . 数据源的检查:
在做自己的voc格式的数据源时,请检查.xml文件内容,看是否与groudtruth一致,不然训练无法收敛。(防止从labels.txt生成.xml时出现未察觉的错误)
至于labels的制作,网上有很多开源的make_rec的代码。
4 . 可以先不使用.sh直接训练,用pycharm或者其他的带调试功能的IDE先debug一遍。对数据的流动有一个基本的了解,在发现问题时能够第一时间找到根源。
其他常见的网上能够找到的就不赘述了。
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