ssd-caffe的运行环境搭建

系统：Ubuntu16.04 + cuda9.0 +cudnn7.0

一、下载源码

进入想要安装ssd的目录下，下载源码

mkdir ssd

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
git checkout ssd

下载完成后，当前目录为 ： ~/ssd/caffe

 

二、编译

1、配置

cd ~/ssd/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

 注：由于之前，安装过caffe,Makefile.config已经配置好，将之前的修改好的文件直接拷贝到ssd-caffe下。

        （而Makefile不用动）

配置文件修改参考：配置caffe的文件

Makefile.config链接：https://pan.baidu.com/s/1VVtAtMA18pkN9hnML7c3_Q 密码：ntui

2、编译

在~/ssd/caffe下，执行命令：

make -j8

加入环境变量，否则在voc生成数据时会出现错误，添加环境变量到PYTHONPATH 。

vi ~/.bashrc
# 在最后一行添加
export PYTHONPATH=/home/myuser/ssd/caffe/python:$PYTHONPATH  #以自己实际路径为主

# 保存退出后，终端运行,更新环境变量
source ~/.bashrc

make py
make test -j8
make runtest -j8    # 可选

 参考：官方教程

 

---

---

---

跳过此部分： 

---

（废弃）之前在build的目录下cmake时方法，后面出现错误。后来没有用该方法。

cmake ..  出现问题：

CMake Error at CMakeLists.txt:85 (add_dependencies):
  The dependency target "pycaffe" of target "pytest" does not exist.

解决：sudo apt-get install python-numpy

make all -j8（"‐j8"是使用 CPU 的多核进行编译,可以极大地加速编译的速度）
make install
make runtest（测试，这一步不是必须的）
make pycaffe（编译pycaffe）

---

---

---

三、下载voc数据集

1、下载VGGNET模型

Download fully convolutional reduced (atrous) VGGNet.

By default, we assume the model is stored in $CAFFE_ROOT/models/VGGNet/

官方链接：fully convolutional reduced (atrous) VGGNet

百度链接：https://pan.baidu.com/s/1giL3U5qbGzyTxRNSb7U99A 密码：sam4

 2、下载数据集

cd ~/data 
# 下载
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

# 解压
cd ~/data
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar        # 请严格按照这个顺序解压

3、运行脚本，生成 LMDB格式文件

  3.1 运行create_list.sh 

cd ~/ssd/caffe

# Create the trainval.txt, test.txt, and test_name_size.txt in data/VOC0712/
./data/VOC0712/create_list.sh

在当前的 ./data/VOC0712/ 目录下 ，生成txt的文件，文件每行内容大致如下：

 VOC2012/JPEGImages/2008_005191.jpg   VOC2012/Annotations/2008_005191.xml

  3.2 运行create_data.sh

# You can modify the parameters in create_data.sh if needed. 
 
# It will create lmdb files for trainval and test with encoded original image:  
#   - $HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_trainval_lmdb  
#   - $HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_test_lmdb  
#     and make soft links at examples/VOC0712/  

./data/VOC0712/create_data.sh 

 生成lmdb格式文件，同时建立软链接 。

 

 

未完待续

参考 

官方参考

参考一

参考二