caffe + ssd网络训练过程
參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837
1获取源代码:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
2 进入目录中 :cd caffe
3,git checkout ssd
主要参考 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
获取SSD的代码,下载完成后有一个caffe文件夹
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe
git checkout ssd
1
2
3
进入下载好的caffe目录,复制配置文件
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
1
2
编译caffe
make all -j8 //-j16根据本机的处理器配置,16是16核处理器的意思
make pycaffe -j8
make test -j8
make runtest -j8(这一步不是必须的)
1
2
3
4
下载预训练模型 链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1o9c0GGU 密码:fucx,将它放入caffe/models/VGGNet/目录下
下载VOC2007和VOC2012数据集,放到/caffe/data下,并解压
cd data
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
1
2
3
4
5
6
7
将图片转化为LMDB文件,用于训练,在caffe目录下
cd ..
cd caffe
./data/VOC0712/create_list.sh
./data/VOC0712/create_data.sh
1
2
3
4
训练模型
在下载的caffe根目录执行如下命令训练,在examples/ssd下存在几个.py文件,训练的时间较长。
python examples/ssd/ssd_pascal.py
1
实验效果
(1)在图片测试集上测试
python examples/ssd/score_ssd_pascal.py
1
2)在视频上测试
python examples/ssd/ssd_pascal_video.py
1
3)在摄像头上测试
python examples/ssd/ssd_pascal_webcam.py
1
报错问题解决以及填坑笔记:
1. 报错:no module named caffe等错误
这是由于caffe的Python环境变量未配置好,可按照下面方法解决:
确保先重新make下pycaffe,然后 将python的路径配置到环境变量中
make pycaffe -j8
gedit /etc/profile
gedit ~/.bashrc
vim ~/.bashrc
加入 export PYTHONPATH=/SSD所在目录/caffe/python
source ~/.bashrc
2. 配置SSD-caffe测试时出现“Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal”解决
运行 python examples/ssd/ssd_pascal.py 时报错
解决方案:这是由于GPU数量不匹配造成的,如果训练自己的数据,那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数,一块就是0,两块就是1,以此类推。
但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py,所以需要改此代码。相关配置训练方法请参看转载博文:http://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78427446
解决方法:将ssd_pascal.py文件中第332行gpus = “0,1,2,3”的GPU选择改为gpus = “0”,后面的1,2,3都删掉即可。再次训练即可。
当然,由于博主只有一块GPU且电脑运行内存有限,还需要将ssd_pascal.py文件中的337行batch_size = 32和338行accum_batch_size = 32都改小一倍,即更改批量大小,不然会出现“Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) invalid …”的错误。
3. 配置SSD-caffe出现“ AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘LabelMap’”解决
这是由于caffe的Python环境变量未配置好,可按照下面方法解决:gedit
~/.bashrc
加入 export PYTHONPATH=/SSD所在目录/caffe/python
source ~/.bashrc
caffe + ssd网络训练过程的更多相关文章
- Caffe SSD的resize过程解析
问题描述在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用op ...
- caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线
转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果.如 ...
- 如何绘制caffe网络训练曲线
本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后, ...
- 解决caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线时候报错:paste: aux4.txt: 没有那个文件或目录 rm: 无法删除"aux4.txt": 没有那个文件或目录
我用的是faster-rcnn,在绘制训练过程的loss和accuracy曲线时候,抛出如下错误,在网上查找无数大牛博客后无果,自己稍微看了下代码,发现,extract_seconds.py文件的 g ...
- SSD框架训练自己的数据集
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如 ...
- 『TensorFlow』SSD源码学习_其二:基于VGG的SSD网络前向架构
Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用 ...
- 基于pycaffe的网络训练和结果分析(mnist数据集)
该工作的主要目的是为了练习运用pycaffe来进行神经网络一站式训练,并从多个角度来分析对应的结果. 目标: python的运用训练 pycaffe的接口熟悉 卷积网络(CNN)和全连接网络(DNN) ...
- 物体检测算法 SSD 的训练和测试
物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02 ...
- 从零搭建Pytorch模型教程(四)编写训练过程--参数解析
前言 训练过程主要是指编写train.py文件,其中包括参数的解析.训练日志的配置.设置随机数种子.classdataset的初始化.网络的初始化.学习率的设置.损失函数的设置.优化方式的设置. ...
随机推荐
- oracle 实现主键id自增
公司现在项目数据库使用oracle,oracle实现表主键自增比mysql麻烦 mysql 在表主键auto_increment 打钩即可.oracle没有改属性,就相对麻烦.特此记录一下自增方法 测 ...
- ROS常用库(五)navigation之Tutorials
一.TF 详见古月居 https://www.guyuehome.com/355 重点:广播TF,订阅,编译时Cmakelist添加编译选项 broadcaster.sendTransform( tf ...
- nodejs 编译时对项目进行配置
1.启动项目设置配置信息 2.读取项目配置文件 3.根据配置的文件读取自定义属性 4.根据相关属性配置其他差异 5.其他
- 0203 生成mysql的数据库的数据字典
原理 项目的数据库字典表是一个很重要的文档.通过此文档可以清晰的了解数据表结构及开发者的设计意图. 通常为了方便我都是直接在数据库中建表,然后通过工具导出数据字典. 在Mysql数据库中有一个info ...
- SpringBoot-属性配置yaml自定义属性和值
SpringBoot-属性配置yaml自定义属性和值 SpringBoot-属性配置yaml自定义属性和值 在SpringBoot中yml/yaml文件可以自定义一些属性,以供注入给自定义bean对象 ...
- openssl生成CA签署 及 加密解密基础
openssl 生成私有CA 及签署证书 openssl 配置文件: /etc/pki/tls/openssl.cnf 1. 在openssl CA 服务器端生成私钥 cd /etc/pki/CA/ ...
- 九、响应式发:rem和less(适配移动端)
一.响应式开发 响应式开发优先适配移动端又兼容到pc端 官网:https://less.bootcss.com/usage/ 教程:https://www.w3cschool.cn/less/ rem ...
- 吴裕雄 Bootstrap 前端框架开发——Bootstrap 字体图标(Glyphicons):glyphicon glyphicon-cog
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name ...
- POJO,JavaBean,entity的理解
POJO本质是就是JavaBean JavaBean JavaBean实际上是指一种特殊的Java类,它通常用来实现一些比较常用的简单功能,并可以很容易的被重用或者是插入其他应用程序中去.所有遵循“一 ...
- Codeforces1243C Tile Painting
原题面:https://codeforces.com/contest/1243/problem/C 题目大意:给定数字n,有n个方块,第i个和第j个之间的距离(abs(i-j))如果是n的因子,那么第 ...