深度学习理论——SSD批量测试自己的图片

大家猴！

这篇是针对我自己实验室的一个硬件配置情况的一个教程，其他人看的话可能不太符合。

批量测试首先需要的是st_ssd中的ssd_detect_image.py。点开以后发现要配置的地址信息为

1. labelmap_file：需要把里面修改成自己的标签种类信息

2. model_def：放置deploy文件，记得改一下deploy文件中的两个地址和一个测试图像的数量

3. model_weights：放置训练好的caffemodel

4. src_image_dir：放置需要批量测试的图片

5.dst_image_dir：放置测试后保存的图片

需要注意的是同时需要在labelmap的地址那里放上test_name_size.txt，里面含有所有图片的名字和尺寸信息，需要提前生成一下。

txt第一列为图像名称（不包含图像格式，例如1.jpg只需要写上1），第二列是高，第三列是宽，生成方式如下：

首先使用python-name-img.py提取出所有图像的名字的txt，复制到excel中，把第一列的.jpg删掉，下拉至所有，则所有图像的.jpg都删掉了，后面的两列数，先在第一行写上，然后下拉，复制，就可以了。要注意的一点是如果你的txt是在windows上生成的，复制到linux上时需要重新建一个txt把里面的内容复制过去，不能直接使用，要不会报错，好像是因为这两个系统下的空格不太一样。

谨防忘记，我们下期见！