SSD训练自己的数据集
詳細(xì)參考 Github上SSD教程:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239
測(cè)試及可視化參考http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/52965281
http://www.cnblogs.com/EstherLjy/p/6863890.html
檢測(cè)目標(biāo),輸出文本信息:
./.build_release/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_10000.caffemodel /home/wjt/my_work/ssd/caffe/data/test_image/test_image.txt
在圖像上標(biāo)注目標(biāo):
python examples/ssd/plot_detections.py /home/wjt/my_work/ssd/caffe/data/test_result/test_result.txt /home/wjt/my_work/ssd/caffe/ --labelmap-file data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt --save-dir data/test_result --visualize-threshold 0.6
注:注意路徑設(shè)置
問題匯總:
1.? No such file
./data/VOC0712/create_list.sh 出錯(cuò)
原因及解決方法:數(shù)據(jù)集位置沒放置正確,將數(shù)據(jù)集按照源腳本文件說(shuō)明的位置(/home/data/)放置,或者修改腳本文件中
2. ImportError:No module named _caffe (或者caffe.proto)
3.? checked failed: num_test_image_ <= names_.size() (4952 vs. 117)
原因及解決方法:ssd_pascal.py文件中num_test_image參數(shù)沒有修改,將其修改為實(shí)際的117,同時(shí)還要修改的參數(shù)為num_classes,參考教程blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239
4. 訓(xùn)練時(shí)loss=nan
原因及解決方法:由ssd_pascal.py運(yùn)行生成的solver.prototxt中顯示的學(xué)習(xí)率base_lr=0.001,在ssd_pascal.py文件中將base_lr設(shè)置為0.0001,loss變?yōu)檎?shù)值
5. 中斷訓(xùn)練再次訓(xùn)練時(shí),顯示 libcudart.so.8.0: canot open chared object file: No such file or directory
sudo?ldconfig?/usr/local/cuda/lib64
6. 訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn) Check fialed: error == cudaSuccess(2 vs. 0)out of memory
原因及解決方法:GPU顯存被程序占用或者之前的進(jìn)程沒有正常結(jié)束,占用著GPU顯存,使得用GPU訓(xùn)練時(shí)顯存不足,用nvidia-smi命令查看占用顯存的進(jìn)程PID,用kill -9 [PID]強(qiáng)制殺死進(jìn)程。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的SSD训练自己的数据集的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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