前言

前面已經介紹如何在Ubuntu上編譯Caffe-SSD的CPU版本，那接下來就試一下用Caffe-SSD訓練數據得到模型，并對模型進行測試。

我配置的環境是Ubuntu 16.04 LST 64位，Qt5.9，Python2.7,Caffe-SSD，因為只跑CPU版本，所以沒有配置CUDA庫。

一、數據準備

1.下載VOC2007和VOC2012數據集

cd caffe-ssd/data wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar

下載完之后，在caffe-ssd/data文件夾下多了三個文件

2.解壓這三個文件，按以下的順序解壓

tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar

解壓完之后，在caffe-ssd/data目錄下多了一個文件夾

二、更改腳本

1.從VOC0712這個目錄下復制文件過剛剛解壓出來的數據目錄

cd caffe-ssd/data cp VOC0712/create_list.sh VOCdevkit/VOC2007/ cp VOC0712/create_data.sh VOCdevkit/VOC2007/ cp VOC0712/labelmap_voc.prototxt VOCdevkit/VOC2007/

在VOCdevkit/VOC2007目錄下多了三個文件

其中create_list.sh 是生成對應的列表文件，create_data.sh是把圖像數據轉換成caffe可識別的數據LMDB,labelmap_voc.prototxt 是放著對應的標簽的名字。
2.更改配置文件的相關路徑,因為data目錄不是放在根目錄上，所要更改相關路徑。
（1）更改create_list.sh

cd VOCdevkit/VOC2007/ sudo gedit create_list.sh

更改create_list.sh的文件內容，總共要修改三個位置。
更改根目錄

#root_dir=$HOME/data/VOCdevkit/ #更改為 root_dir=/home/matt/caffe-ssd/data/VOCdevkit/

更改數據來源

#for name in VOC2007 VOC2012#更改為 for name in VOC2007

更改get_image_size路徑

#$bash_dir/../../build/tools/get_image_size $root_dir $dst_file $bash_dir/$dataset"_name_size.txt" #更改為 /home/matt/caffe-ssd/build/tools/get_image_size $root_dir $dst_file $bash_dir/$dataset"_name_size.txt"

（2）更改create_data.sh文件
在VOC2007目錄下終端輸入

sudo gedit create_list.sh

更改create_data.sh的文件內容，總共要修改五個位置。

更改根路徑

root_dir=$cur_dir/../..

改成：

root_dir=/home/matt/caffe-ssd

更改數據路徑：

data_root_dir="$HOME/data/VOCdevkit" dataset_name="VOC0712" mapfile="$root_dir/data/$dataset_name/labelmap_voc.prototxt"

改成：

data_root_dir="/home/matt/caffe-ssd/data/VOCdevkit" dataset_name="VOC2007" mapfile="$root_dir/data/VOCdevkit/$dataset_name/labelmap_voc.prototxt" anno_type="detection"

生成的數據路徑

python $root_dir/scripts/create_annoset.py --anno-type=$anno_type --label-map-file=$mapfile --min-dim=$min_dim --max-dim=$max_dim --resize-width=$width --resize-height=$height --check-label $extra_cmd $data_root_dir $root_dir/data/$dataset_name/$subset.txt $data_root_dir/$dataset_name/$db/$dataset_name"_"$subset"_"$db examples/$dataset_name

改成：

python $root_dir/scripts/create_annoset.py --anno-type=$anno_type --label-map-file=$mapfile --min-dim=$min_dim --max-dim=$max_dim --resize-width=$width --resize-height=$height --check-label $extra_cmd $data_root_dir $root_dir/data/VOCdevkit/$dataset_name/$subset.txt $data_root_dir/$dataset_name/$db/$dataset_name"_"$subset"_"$db examples/$dataset_name

三、處理數據

1.運行create_list.sh腳本

sudo ./create_list.sh

如果不報錯，在VOC2007目錄下生成三個txt文件

2.運行create_data.sh腳本，生成lmdb數據

sudo ./create_data.sh

有可能會報這個錯誤

./create_data.sh: 1: ./create_data.sh: Bad substitution Traceback (most recent call last):File "/home/matt/caffe-ssd/scripts/create_annoset.py", line 7, in <module>from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.proto Traceback (most recent call last):File "/home/matt/caffe-ssd/scripts/create_annoset.py", line 7, in <module>from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.proto

這種情況一般是沒有把caffe中的和python相關的內容的路徑添加到python的編譯路徑中。
第一種解決辦法是把路徑添加上，我的環境下終端運行，這個要每次要運行該腳本都要添加

export PYTHONPATH=/home/matt/caffe-ssd/python:$PYTHONPATH

第二辦法是直接更改/home/matt/caffe-ssd/scripts/create_annoset.py，在源碼里添加自己的python的路徑

sys.path.insert(0,'/home/matt/caffe-ssd/python')

更改前

添加之后

再次運行成功，在VOC2007目錄下多了一個lmdb的目錄

結語

1.如是以上腳本全部運行成功，之后就是開始訓練模型了。
2.關于運行以上腳本的問題，都可以加這個群(487350510)互相討論學。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu 16.04下Caffe-SSD的应用（二）——准备与处理VOC2007数据集的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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