win10下用SSD-pytorch训练自己的数据集

代码链接

https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch

权重下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1EqrkQOR0Vx4JGaqJn0um8w
提取码：rd8c

环境配置：

我是用的yolov3-pytorch的环境，不过一定要注意：pytorch版本必须小于1.3，我用的是pytorch1.2.0

自己电脑配置：win10+2G 显卡

修改SSD代码以适应自己的数据集

参考这位博主对应自己的数据集进行修改，我的数据集是一分类。

有一点需要注意：

如果和我一样是一分类，要在VOC0712.py中修改，不然会出现KeyError: 'person'

VOC_CLASSES = (  # always index 0
 
    'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
 
    'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair',
 
    'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
 
    'motorbike', 'person', 'pottedplant',
 
    'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor')
#把上边的修改成下面的代码，自己数据集的类别，同时要加上 []
 
VOC_CLASSES = [( 'person')] # always index 0  改为自己的数据集类别

遇到的错误：

eval.py我出现这个错误

im_detect: 40/44 0.243s im_detect: 41/44 0.235s im_detect: 42/44 0.202s im_detect: 43/44 0.225s im_detect: 44/44 0.222s Evaluating detections Writing person VOC results file Traceback (most recent call last): File "F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/eval.py", line 441, in <module> thresh=args.confidence_threshold) File "F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/eval.py", line 416, in test_net evaluate_detections(all_boxes, output_dir, dataset) File "F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/eval.py", line 421, in evaluate_detections do_python_eval(output_dir) File "F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/eval.py", line 178, in do_python_eval ovthresh=0.5, use_07_metric=use_07_metric) File "F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/eval.py", line 265, in voc_eval with open(imagesetfile, 'r') as f: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test.txt' VOC07 metric? Yes

修改方法：

定位到我的最后一个报错，即eval.py的265行，把imagesetfile 改为test.txt文件的在电脑中的绝对路径，路径带单引号
将

with open(imagesetfile, 'r') as f:

改入如下形式

with open('F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt', 'r') as f:

保存loss值，并打印

在train.py 大概200行左右添加下面的语句，创建一个txt文件，将路径写入

#将loss值保存在loss.txt文件中
            doc = open('F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/loss.txt', 'a')  # 打开创建好的1.txt文件，参数a表示：打开写入，如果存在，则附加到文件的末尾
            print(iteration,loss.data, file=doc)

完整代码如下：

 if iteration % 10 == 0:
            print('timer: %.4f sec.' % (t1 - t0))
            print('iter ' + repr(iteration) + ' || Loss: %.4f ||' % (loss.data), end=' ') #data[0]改为data
            #print(loss.data)

            #将loss值保存在loss.txt文件中
            doc = open('F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/loss.txt', 'a')  # 打开创建好的1.txt文件，参数a表示：打开写入，如果存在，则附加到文件的末尾
            print(iteration,loss.data, file=doc)

根据我的这个博客，利用loss.txt将loss曲线画出来

利用自己训练好的模型测试图片的代码

demo.py

# 使用SSD（Pytorch）进行目标检测
import os
import sys
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import cv2
from ssd import build_ssd
from data import VOC_CLASSES as labels
from matplotlib import pyplot as plt

# 定位到ssd.pytorch这个路径
module_path = os.path.abspath(os.path.join('F:/mx_matting/ssd.pytorch-master/demo'))
if module_path not in sys.path:
    sys.path.append(module_path)

if torch.cuda.is_available():
    torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor')

# 构建架构，指定输入图像的大小（300），和要评分的对象类别的数量（X+1类）
net = build_ssd('test', 300, 2)    # 【改1】这里改一下，如果有5类，就改成6
# 将预训练的权重加载到数据集上
net.load_weights('../weights/ssd300_VOC_9000.pth')  # 【改2】这里改成你自己的模型文件

# 加载多张图像
# 【改3】改成你自己的文件夹
imgs = '../my_img/'
img_list = os.listdir(imgs)
for img in img_list:
    # 对输入图像进行预处理
    current_img = imgs + img
    image = cv2.imread(current_img)
    rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    x = cv2.resize(image, (300, 300)).astype(np.float32)
    x -= (104.0, 117.0, 123.0)
    x = x.astype(np.float32)
    x = x[:, :, ::-1].copy()
    x = torch.from_numpy(x).permute(2, 0, 1)

    # 把图片设为变量
    xx = Variable(x.unsqueeze(0))
    if torch.cuda.is_available():
        xx = xx.cuda()
    y = net(xx)

    # 解析 查看结果

    top_k = 10

    plt.figure(figsize=(6, 6))
    colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0, 1, 21)).tolist()
    currentAxis = plt.gca()

    detections = y.data
    scale = torch.Tensor(rgb_image.shape[1::-1]).repeat(2)
    for i in range(detections.size(1)):
        j = 0
        while detections[0, i, j, 0] >= 0.6:
            score = detections[0, i, j, 0]
            label_name = labels[i-1]
            display_txt = '%s: %.2f'%(label_name, score)
            print(display_txt)
            pt = (detections[0,i,j,1:]*scale).cpu().numpy()
            coords = (pt[0], pt[1]), pt[2]-pt[0]+1, pt[3]-pt[1]+1
            color = colors[i]
            currentAxis.add_patch(plt.Rectangle(*coords, fill=False, edgecolor=color, linewidth=2))
            currentAxis.text(pt[0], pt[1], display_txt, bbox={
     'facecolor':color, 'alpha':0.5})
            j += 1
    plt.imshow(rgb_image)
    plt.show()