使用SSD检测训练自己的数据

上一篇博客讲到如何制作自己的训练数据集,这一篇博客讲讲如何使用SSD训练自己的数据.

在训练数据做好后。训练程序为/examples/ssd/ssd_pascal.py，运行之前，我们需要修改相关路径代码,主要是训练路径的修改和关于自己数据集参数的一些修改.

cd /examples/ssd
先复制一份sd_pascal.py， 再打开,把里面的路径修改为自己的.具体有如下：
 train_data路径；
test_data路径；
save_dir、snapshot_dir、job_dir、output_result_dir路径；没有的话就仿照voc0712的文件夹进行建立.
name_size_file、label_map_file路径；

name_size_file

label_map_file
num_classes 修改为1 + 类别数
num_test_image：测试集图片数目

batch_size看自己电脑性能进行修改吧,

另外， 如果你只有一个GPU, 需要修改285行： 
gpus=”0,1,2,3” ===> 改为”0” 
否则，训练的时候会出错。 

另外,自己的电脑没有GPU的话,最好不要训练,本人一训练就死机.尴尬.

修改完后运行

python ./examples/ssd/ssd_pascal.py 

训练完， 修改ssd_detector.py中模型路径， 任意找一张图片识别，看看效果怎么样。