資料處理
1.準備資料集放於
work/ssd/caffe/data/traindata裡面jpegimages,annotations
修改引數1：txt.py 裡的「tv= 」引數，表示：訓練用了多少資料，剩下的就是測試資料。
修改引數2：labelmap_voc.prototxt裡的標籤 item 下的內容。（0代表背景，1、2、3代表類別）
終端執行：python txt.py （根據引數，自動分出訓練集和測試集）
生成結果：在imagesets裡 （生成資料名稱） 2.
終端執行：./create_list.sh（根據imagesets重新生成乙個完整的資料路徑)
3. 終端執行：./create_data.sh **換資料格式到lmdb檔案）
引數修改
1.在/caffe-new-ssd/examples/ssd資料夾裡修改訓練和測試的.prototxt的類別和相應的**框個數
訓練模型
１．終端執行：./train_ssd_mobilenet.sh （可以更換預訓練模型） 開始訓練
具體caffe-ssd工程見我的上傳
caffe ssd訓練kitti lisa資料集
目的 將kitti lisa資料集合並，進行訓練 一 資料集準備，將兩種資料集準備成voc格式 kitti資料集 車輛行人等 lisa資料集 47種交通標誌 1 準備kitti資料集 建立vocdevkit traffic，並為其建立子目錄 annotations，imagesets，jpegima...
caffe ssd訓練衣服鞋分類
資料製作教程 github 訓練教程 我們使用的是xml檔案 1 儲存xml到annotations 新建乙個資料夾，名字為annotations，將xml檔案全部放到該資料夾裡。2 將訓練放到jpegimages 新建乙個資料夾，名字為jpegimages，將所有的訓練放到該資料夾裡。3 imag...
caffe ssd訓練過程總結
好記性不如爛筆頭，最近在使用caffe ssd訓練，所以簡單寫個總結，以防忘記一些過程，有不足之處，還請大家多多指教 一 資料準備 pwd home xx caffe ssd data vocdevkit mydataset 準備好jpg，txt和xml檔案，分別放入對應的資料夾裡 annotati...