标签：官网 目录 文件夹 sans 生成 caffe 步骤 匹配 copy
学习caffe第一天，用SSD上上手。
我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe
一、运行SSD示例代码
1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码，是一个caffe文件夹
2.从已经配置好的caffe目录下拷贝一个Makefile.config放到$caffe_root下
3.在$caffe_root下打开命令行终端，输入以下命令
make -j8 make py make test -j8 make runtest -j8
编译完成
4.下载VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel预训练模型，放到$caffe_root/models/VGG下。（没有VGG文件夹就建一个）
下载数据集VOCtest_06_Nov-2007.tar等三个压缩包放在$caffe_root/data下，并依此（依官网解压的次）解压
5.修改./data/VOC0712/create_list.sh里面的路径为自己的路径，修改./data/VOC0712/create_data.sh，本文如下图所示：（VOC0712文件夹可能没有，那就从网上下一个）
6.命令行切换到$caffe_root并执行上面两个脚本()直接命令行输入就是执行
7.训练，命令行输入下面：
python examples/ssd/ssd_pascal.py
或者下载训练好的模型
8.测试
python examples/ssd/score_ssd_pascal.py
这个要先改里面的gpu个数，输出是分数
python examples/ssd/plot_detections.py
输出是是视频的标注...
完
二、训练并测试自己的数据
1.生成训练和测试数据
我们自己的数据基本是jpeg或者其他图片格式的，而caffe输入的一般是LMDB的数据，所以我们要进行转换。我们转换的方法是
A.将图像用工具进行标注(工具这里先不介绍)，得到txt标注文件
B.将txt文件和图片转换成VOC格式（用脚本）
C.将VOC格式转换为LMDB格式，利用SSD示例代码提供的转换脚本。
(1) 在 $caffe_root/data/VOCdevkit目录下创建ljy_test目录，该目录中存放自己转换完成的VOC数据集；
(2) $CAFFE_ROOT/examples目录下创建ljy_test目录；
(3) $CAFFE_ROOT/data目录下创建ljy_test目录，同时将data/VOC0712下的create_list.sh,create_data.sh,labelmap_voc.prototxt
这三个文件copy到ljy_test目录下，分别重命名为create_list_ljy_test.sh,create_data_ljy_test.sh, labelmap_ljy_test.prototxt
(4) 对上面新生成的两个create文件进行修改，主要修改是将VOC0712相关的信息替换成ljy_test
修改后的两个文件分别如下：
然后修改labelmap_indoor.prototxt，将该文件中的类别修改成和自己的数据集相匹配，注意需要保留一个label 0 , background类别
完成上面步骤的修改后，可以开始LMDB数据数据的制作，在$CAFFE_ROOT目录下分别运行：
./data/ljy_test/create_list_indoor.sh
./data/ljy_test/create_data_indoor.sh
命令执行完毕后，可以在$CAFFE_ROOT/examples/ljy_test目录下查看转换完成的LMDB数据数据。
2.训练
3.测试
未完待续...
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原文地址：http://www.cnblogs.com/EstherLjy/p/6863890.html
