ssd训练自己的数据（物体检测），并测试模型

写在前面：首先，你安装了ssd，并测试了VOC数据

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第一部分：数据准备（任务繁重）
1.标数据（生成的bounding box是txt格式），标数据的工具：链接：https://pan.baidu.com/s/1dvOXkW3xJtm9g4jR-3ZDhQ 密码：7eqr

2.将txt格式转化为VOC格式，代码链接：https://download.csdn.net/download/yu734390853/10274930

3.在/home/$你的服务器命/data/VOCdevkit下建立自己的数据集名称（以我的为例，我建立的是MyDataSet），在MyDataSet目录下需包含Annotations、ImageSets、JPEGImages三个文件夹：
Annotations目录下存放第二步生成的xml格式数据文件。
ImageSet目录下包含Main文件下，在ImageSets\Main里有四个txt文件：test.txt train.txt trainval.txt val.txt；

生成这四个txt文件的代码如下（Python）（根据自己的路径修改）：

import os  
import random  

trainval_percent = 0.66  
train_percent = 0.5  
xmlfilepath = 'Annotations'  
txtsavepath = 'ImageSets\Main'  
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  

num=len(total_xml)  
list=range(num)  
tv=int(num*trainval_percent)  
tr=int(tv*train_percent)  
trainval= random.sample(list,tv)  
train=random.sample(trainval,tr)  

ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')  
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')  
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')  
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')  

for i  in list:  
    name=total_xml[i][:-4]+'\n'  
    if i in trainval:  
        ftrainval.write(name)  
        if i in train:  
            ftrain.write(name)  
        else:  
            fval.write(name)  
    else:  
        ftest.write(name)  

ftrainval.close()  
ftrain.close()  
fval.close()  
ftest .close()  

txt文件中的内容为图片名字(无后缀)。

JPEGImages目录下存放所有的数据图片

4.在caffe-ssd/data目录下创建一个自己的文件夹MyDataSet（以我的为例）：

cd data
mkdir MyDataSet

把data/VOC0712目录下的create_list.sh 、create_data.sh、labelmap_voc.prototxt 这三个文件拷贝到MyDataSet下（以我的为例）：

cp VOC0712/create_list.sh MyDataSet/
cp VOC0712/create_data.sh MyDataSet/
cp VOC0712/labelmap_voc.prototxt MyDataSet/

5.在caffe-ssd/examples下创建MyDataSet文件夹：

mkdir MyDateSet

用于存放后续生成的lmdb文件；
6.修改labelmap_voc.prototxt文件（改成自己的类别），以及create_list.sh和create_data.sh文件中的相关路径；

#labelmap_voc.prototxt需修改：
item {
  name: "none_of_the_above"
  label: 0
  display_name: "background"
}
item {
  name: "aeroplane"
  label: 1
  display_name: "person"
}

#create_list.sh需修改：
root_dir=/home/yi_miao/data/Mydataset/
...
for name in yourownset
...
#if [[ $dataset == "test" && $name == "VOC2012" ]]
# then
#  continue
# fi

#create_data.sh需修改：
root_dir=/home/yi_miao/caffe-ssd
data_root_dir="/home/yi_miao/data/Mydataset"
dataset_name="Mydataset"

7.在caffe（ssd）根目录下运行命令：

./data/mydataset/create_list.sh
./data/mydataset/create_data.sh

此时，在examples/mydataset/文件夹下可以看到两个子文件夹, mydataset_trainval_lmdb, mydataset_test_lmdb；里面均包含data.dmb和lock.dmb;

        ******到此为止,我们的数据集就做好了。******

接下来
第二部分：开始训练

1.训练时使用ssd demo中提供的预训练好的VGGnet model ：链接：https://pan.baidu.com/s/18ZuLkByyEUNRfd90L21Nkw 密码：ylnx
将该模型保存到 ： caffe/models/VGGNet下（没有VGGNet，就新建一个）。

2.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，ssd_pascal.py作如下修改：

82行：train_data路径；
84行：test_data路径；
237-246行：model_name、save_dir、snapshot_dir、job_dir、output_result_dir路径；
259-263行：name_size_file、label_map_file路径；
266行：num_classes修改为1 + 类别数;
360行：num_test_image：测试集图片数目

另外， 如果你只有一个GPU, 需要修改285行： gpus=”0,1,2,3” ===> 改为”0” ，如果出现 out of memory，则将batch size 相应改小一些。

3.上述修改完成后，在caffe（ssd）根目录下运行：

python ./examples/ssd/ssd_pascal.py 

 开始训练...............................

第三部分：测试

1.测试单张图片
测试程序为/examples/ssd/ssd_detect.py，运行之前，我们需要修改相关路径代码，ssd_detect.py作如下修改（#部分为修改内容）：

 parser.add_argument('--labelmap_file',
                        default='data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt')#**修改为你的路径**
    parser.add_argument('--model_def',
                        default='models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt')#**修改为你的路径**
    parser.add_argument('--image_resize', default=300, type=int)
    parser.add_argument('--model_weights',
                        default='models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/'#**修改为你的路径**
                        'VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel')
    parser.add_argument('--image_file', default='examples/images/fish-bike.jpg')#**修改为你的路径**

上述修改完成后，在caffe（ssd）根目录下运行：

Python ./example/ssd/ssd_detect.py

在caffe根目录下会生成检测结果图像。

2.批量检测多张图片
修改ssd_detect.py的代码（加个for循环），代码链接：https://download.csdn.net/download/yu734390853/10275197

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