實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/h2>

繼caffe和ssd搭建完成，demo也演示完畢，了解一些基本知識(shí)后，現(xiàn)在開始訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集，在給自己的訓(xùn)練集處理之前，先跟著官方的示例將Pascal VOC數(shù)據(jù)集訓(xùn)練走一遍，把可能會(huì)踩坑的地方先踩過去，積累點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)環(huán)境

訓(xùn)練平臺(tái)：NVIDIA K80

預(yù)測平臺(tái)：NVIDIA TX1

語言??????? ：C++，Python

框架 ? ? ?? ：caffe

方法 ? ? ?? ：SSD

實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

首先是數(shù)據(jù)集，上一篇博客上有數(shù)據(jù)集在百度云上的的下載路徑：

鏈接：http://pan.baidu.com/s/1c1AwrRy 密碼：ly70

將路徑放在自己的硬盤里面，建議不要放在Linux的系統(tǒng)盤內(nèi)，可以放在自己的機(jī)械硬盤或者移動(dòng)硬盤中，掛載到Linux系統(tǒng)路徑下就好；

實(shí)驗(yàn)步驟

從幾個(gè)重要的文件開始說起。在caffe的目錄下，有一個(gè)data，在里面找到VOC0712文件夾，重點(diǎn)注意其中幾個(gè)文件：

1.create_list.sh

這是將數(shù)據(jù)集做成方便之后生成lmdb的路徑信息文件，注意將其中的root_dir和第二個(gè)for循環(huán)中的變量改為自己的路徑就好，如下圖紅框所示：

執(zhí)行完腳本之后生成三個(gè)txt文件，如下：

1）test_name_size.txt每一行分為兩個(gè)部分，第一部分是test圖片的名字，第二部分是圖像的size方便之后caffe訓(xùn)練的時(shí)候用作test；

2）test.txt每一行分為兩個(gè)部分，第一部分是用作test的圖片的路徑信息和文件名，第二部分是用作test的圖片的label信息文件（xml）；

3）trainval.txt每一行分為兩個(gè)部分，第一部分是用作trainval的圖片的路徑信息和文件名，第二部分是用作trainval的圖片的label信息文件（xml）；

2.create_data.sh

該文件負(fù)責(zé)讀取上一個(gè)腳本生成的幾個(gè)文件，然后根據(jù)路徑和label信息分別生成trainval和test的lmdb文件，主要注意下面紅框部分換成自己的路徑即可：

3.labelmap_voc.prototxt

該文件主要記錄需要訓(xùn)練識(shí)別的n種對象的信息，第一類是background，是不變的，對于Pascal VOC數(shù)據(jù)集來說，需要識(shí)別20種對象，所以后面還有20個(gè)label。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不太一樣的是，以前需要輸入正負(fù)樣本，在caffe種，不管是faster rcnn還是ssd，都是只用對訓(xùn)練圖像將識(shí)別對象的坐標(biāo)信息標(biāo)注即可，除了標(biāo)注信息以外的部分都會(huì)當(dāng)做background去處理。

以上三個(gè)文件完成之后，只算作是給訓(xùn)練提供了正確可讀的數(shù)據(jù)集，即lmdb文件。切換到caffe路徑下的examples/ssd/中，注意一個(gè)文件即可。

4.ssd_pascal.py

這個(gè)文件是用來訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的，值得注意的是，該文件是一個(gè)一次性的腳本，執(zhí)行完之后會(huì)在規(guī)定路徑下生成一個(gè)jobs文件夾，里面有用作訓(xùn)練，測試，部署的prototxt文件，還有最終執(zhí)行訓(xùn)練的腳本。

需要修改幾個(gè)地方：

①84,86行改為自己的lmdb文件的路徑：

②242行到265行將生成的prototxt文件和jobs文件夾的路徑改為自己規(guī)定的路徑，并在正確的地方讀取前幾個(gè)腳本生成的文件：

③268行改變訓(xùn)練對象的數(shù)量，為對象數(shù)+1（background），334行選擇使用哪一款GPU，361行改變?yōu)橛米鱰est的圖像總數(shù)，560行建議把caffe的bin文件改成絕對路徑：

完了之后執(zhí)行腳本即可，之后會(huì)在相應(yīng)的路徑下生成jobs文件夾，其中包含了這一次訓(xùn)練的腳本文件，并且會(huì)記錄caffe執(zhí)行只一次訓(xùn)練的日志信息，如下所示：

VGG_VOC0712_SSD_300x300.sh文件即為調(diào)用build中的caffe程序，讀取相應(yīng)的文件進(jìn)行訓(xùn)練：

執(zhí)行完P(guān)ython腳本之后，在caffe路徑下的models路徑中會(huì)有本次訓(xùn)練用到的prototxt文件，同時(shí)生成的caffemodel文件也將存儲(chǔ)在這個(gè)路徑下面：

寫這一篇博客的時(shí)候數(shù)據(jù)集還在訓(xùn)練中，caffemodel的快照及最終的文件還未存儲(chǔ)下來。

實(shí)驗(yàn)總結(jié)

了解了Pascal VOC數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練步驟之后，就可以開始去動(dòng)手制作我們自己的數(shù)據(jù)集了，下一步我將會(huì)把使用ssd對umdfaces數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練步驟和問題給記錄下來，關(guān)于umdfaces數(shù)據(jù)集的信息和將其制作為Pascal VOC格式，可以參考我的另一篇博文：

使用faster rcnn訓(xùn)練umdfaces數(shù)據(jù)集?

關(guān)于文中用到的VGGNet的預(yù)訓(xùn)練模型文件，云盤地址如下：

鏈接：http://pan.baidu.com/s/1c1JQaCK 密碼：4crz

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu上用caffe的SSD方法训练Pascal VOC数据集的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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