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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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, ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 『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 ...

  7. 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) ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. Vue生命周期 钩子函数和组件传值

    Vue生命周期 钩子函数 每个 Vue 实例在被创建时都要经过一系列的初始化过程——例如,需要设置数据监听.编译模板.将实例挂载到 DOM 并在数据变化时更新 DOM 等. 同时在这个过程中也会运行一 ...

  2. 基于AQS自己实现一个同步器

    前面说了这个多,我们可以自己尝试实现一个同步器,我们可以简单的参考一下ReentrantLock这个类的实现方式,我们就简单的实现一个不可重入的独占锁吧! 一.简单分析ReentrantLock的结构 ...

  3. 使用 json 模块,使json数据格式与Python字典dict数据格式互相转换,获取数据更加方便

    一.定义 JSON 是一种数据格式 使用 javaScript (Java 死鬼破特)对象表示法 二.特点 1.JSON 与 XML格式数据的区别 ====== 两种格式的数据,都是跨语言,跨平台 c ...

  4. 058、Java中定义一个没有参数没有返回值的方法

    01.代码如下: package TIANPAN; /** * 此处为文档注释 * * @author 田攀 微信382477247 */ public class TestDemo { public ...

  5. 比较 CEILING 和 FLOOR

    CEILING 函数返回大于或等于所给数字表达式的最小整数. FLOOR 函数返回小于或等于所给数字表达式的最大整数. 例如,对于数字表达式  12.9273,CEILING 将返回 13,FLOOR ...

  6. C# 控制台应用程序从外部传参运行和调试

    参考:/*十有三博客*/ 新建一个用于演示的控制台应用程序项目,然后在Program.cs的入口Main方法里编写如下代码 foreach (var arg in args) { Console.Wr ...

  7. 解决oracle 11g 导出空表的方法

    ORACLE 11G中有个新特性,当表无数据时,不分配segment,以节省空间. 解决方法: 1)insert一行,再rollback就产生segment了 该方法是在在空表中插入数据,再删除,则产 ...

  8. 08 SSM整合案例(企业权限管理系统):05.SSM整合案例的基本介绍

    04.AdminLTE的基本介绍 05.SSM整合案例的基本介绍 06.产品操作 07.订单操作 08.权限控制 09.用户和角色操作 10.权限关联 11.AOP日志 05.SSM整合案例的基本介绍 ...

  9. MQTT 协议学习:008-在STM32上移植MQTT

    前言 通过前面了解MQTT有关概念.分析了有关的报文,我们对于这个协议也有了更深的认识.但纸上谈来终觉浅,绝知此事要躬行. 本文参考:<STM32+W5500+MQTT+Android实现远程数 ...

  10. P1003 我要通过!

    转跳点: