ncnn上基于Caffe用MobileNet_SSD训练和测试自己的数据

1.数据集标注

a.采用VoTT用于图像检测任务的数据集制作voc格式

2.lmdb数据集制作

a.采用 weiliu89中的./data/VOC0712/create_list.sh和./data/VOC0712/create_data.sh
脚本制作数据集，工程位于本机ssd/caffe中，以下几个文件需要根据个人情况修改。

scripts/create_annoset.py examples/ssd/ssd_pascal.py examples/ssd/score_ssd_pascal.py

指定caffe安装路径
caffe_root = '/home/ljg/ssd/caffe'
import os
os.chdir(caffe_root)
import sys
sys.path.insert(0, 'python')
sys.path.insert(0,caffe_root+'python')
把指定gpu训练的注释掉
还有一些设置可以参考以下博客
Caffe上用SSD训练和测试自己的数据
SSD框架训练自己的数据集
在$CAFFE_ROOT目录下分别运行：

./data/ljy_test/create_list_indoor.sh

./data/ljy_test/create_data_indoor.sh

3.模型训练

chuanqi305/MobileNet-SSD
基于自制数据集的MobileNet-SSD模型训练
按照训练步骤训练

4.移植到移动端

Ncnn使用详解(1)——PC端
使用ncnn部署到ios手机端
android ios 预编译库 20180129 f133729
我使用的是这个ncnn库文件
之前的版本对于训练的模型有些层不支持，之后的一个版本对同样的图片输入结果不一样，应该是存在bug
dangbo/ncnn-mobile
这是我使用的demoios工程，我在他的基础上进行啦修改，替换ncnn库和相应的头文件，然后还要修改为支持视频实时检测

    AVCaptureConnection* videoConnection = [videoDataOutput connectionWithMediaType:AVMediaTypeVideo];
    [videoConnection setVideoOrientation:AVCaptureVideoOrientationPortrait];

我这个是采用前置摄像头拍摄，要如此设置，否则图片是横着的，检测出错

        Object object;
        object.class_id = values[0];
        object.prob = values[1];
        std::string label = std::string(class_names[object.class_id]);
        object.lable = [NSString stringWithUTF8String:label.c_str()];
        object.rec.x =(1 - values[2]) * screenW;
        object.rec.y = values[3] * screenH;
        object.rec.width = (1-values[4]) * screenW- object.rec.x;
        object.rec.height = values[5] * screenH - object.rec.y;
        objects.push_back(object);

要实时在手机屏幕显示标注框，如上修改

- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput*)captureOutput
didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
       fromConnection:(AVCaptureConnection*)connection
{
    @autoreleasepool {
        CFRetain(sampleBuffer);
        UIImage *image =[self imageFromSampleBuffer:sampleBuffer];
        CFRelease(sampleBuffer);
        [self predictFrameImage:image];
    }
}

我把sampleBuffer先转化为image，然后再预测，这是取巧的方法，并不是合理的方法

- (UIImage *) imageFromSampleBuffer:(CMSampleBufferRef) sampleBuffer
{
    // Get a CMSampleBuffer's Core Video image buffer for the media data
    CVImageBufferRef imageBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);
    // Lock the base address of the pixel buffer
    CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0);
    
    // Get the number of bytes per row for the pixel buffer
    void *baseAddress = CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer);
    
    // Get the number of bytes per row for the pixel buffer
    size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer);
    // Get the pixel buffer width and height
    size_t width = CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer);
    size_t height = CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer);
    
    // Create a device-dependent RGB color space
    CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
    
    // Create a bitmap graphics context with the sample buffer data
    CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(baseAddress, width, height, 8,
                                                 bytesPerRow, colorSpace, kCGBitmapByteOrder32Little | kCGImageAlphaPremultipliedFirst);
    // Create a Quartz image from the pixel data in the bitmap graphics context
    CGImageRef quartzImage = CGBitmapContextCreateImage(context);
    // Unlock the pixel buffer
    CVPixelBufferUnlockBaseAddress(imageBuffer,0);
    
    // Free up the context and color space
    CGContextRelease(context);
    CGColorSpaceRelease(colorSpace);
    
    // Create an image object from the Quartz image
    //UIImage *image = [UIImage imageWithCGImage:quartzImage];
    UIImage *image = [UIImage imageWithCGImage:quartzImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationRight];
    
    // Release the Quartz image
    CGImageRelease(quartzImage);
    
    return (image);
}