caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(一):转换VOC xml数据为lmdb格式

本文详述如何将VOC格式数据集转换为适用于SSD目标检测模型的LMDB格式,涵盖目录结构搭建、脚本修改及lmdb生成全过程。

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假设你已经做好了VOC数据标签,也就是xml文件,并且已经配置好了caffe-ssd的环境

第一步,在caffe-ssd/data目录下本身自带有如下文件夹:

然后在caffe-ssd/data目录下新建一个文件夹命名为VOCdevkit:

然后data目录下有:

进入VOCdevkit目录内,新建VOC2007文件夹,然后再进入VOC2007文件夹内新建Annotations,ImageSets,JPEGImages三个文件夹,在ImageSets文件夹内新建一个Main文件夹

最后目录级别为:

  • caffe-ssd/data/VOCdevkit/VOC2007
  • -----------------------------------------------/Annotations
  • -----------------------------------------------/ImageSets
  • --------------------------------------------------------------/Main
  • -----------------------------------------------/JPEGImages

再将自己做的数据集所有的jpg图片全部放入JPEGImages文件夹内(下面这张路径图是windows可视之后。只是为了方便理解,我这篇博客是基于LINUX下的,Windows下应该也差不多)

将自己做的数据集标签(应该和放入JPEGImages文件内的图片名一样且数量一样多)xml文件全部放入Annotations文件夹内

Main文件夹应该有(可以用matlab脚本或者python脚本生成,我会将matlab脚本放置在下边百度云盘连接内):

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1SmBjDglt8-7edC1tmEE7QQ 密码:0m27

训练集:     train.txt

训练验证集: trainval.txt

测试集:     test.txt

验证集:     val.txt

这些txt文件内容如下所示,记录的都是数据集的名字不包括后缀:

好了,准备好以上工作后要正式开始将我们的VOC数据集转换为lmdb格式的工作了。

1. 首先看到caffe-ssd/data目录下,其中有我们新建的VOCdevkit文件夹还有一个VOC0712文件夹:

进入VOC0712文件夹内,可以看到:

create_data.sh, create_list.sh, labelmap_voc.prototxt三个文件

create_list.sh: 用于生成训练集,测试集的文件路径txt文件和一个测试集目录名和图片大小的txt

create_data.sh: 用于生成lmdb格式的训练数据集和测试集

labelmap_voc.prototxt: 里头是标签的信息

将这三个文件复制到自己新建的VOCdevkit/VOC2007文件夹内:复制后VOC2007文件夹内文件如下

然后要准备修改复制过来的这三个文件

首先修改create_list.sh(改成自己的目录就行)

  

 

总共需要改三处。

然后改create_data.sh(改成自己的目录就行)

 

 

总共需要修改五处。

最后修改labelmap_voc.prototxt文件:

   

除了第一个背景标签部分不要改,其他改成自己的标签就行,多的删掉,少了添加进去就行

最后,再在caffe-ssd/examples文件夹内新建一个VOC2007文件夹就行(空的):新建后examples目录内文件如下:

2. 要开始生成lmdb的最后步骤了

先运行create_list.sh脚本 用sh create_list.sh命令不行的话,就用 . create_list.sh命令,运行完后,会在自己建的VOCdevkit/VOC2007目录内生成trainval.txt, test.txt, test_name_size.txt。

再运行create_data.sh脚本 用 sh create_data.sh 命令不行的话,就用 . create_data.sh 命令,运行完后,会在会在自己建的VOCdevkit/VOC2007目录内生成lmdb文件夹:

lmdb文件夹内有:

这两个文件夹内有训练集和测试集的lmdb格式的数据:

例如测试集lmdb文件夹内:

到此,VOC数据集转换为lmdb格式数据集就成功了。双击666!!!

关于利用lmdb数据训练ssd,之后再更,请见 caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(二):训练生成的lmdb数据

<think>好的,我需要回答用户关于如何使用Caffe框架在SSD模型上训练自定义数据集的问题。首先,我得回忆SSD模型和Caffe框架的基本知识。SSD(Single Shot MultiBox Detector)是目标检测模型,它通过单次前向传播即可预测多个边界框和类别概率,效率较高。Caffe个流行的深度学习框架,适合图像处理任务。 接下来,用户的需求是训练自定义数据集,所以我需要列出具体的步骤。首先,用户需要准备数据,包括标注和格式转换。常见的标注格式VOC或COCO,但Caffe SSD可能使用LMDB格式。因此,可能需要将标注转换VOC格式,再使用Caffe提供的脚本转换LMDB。这部分需要详细说明,可能涉及数据目录的结构,比如Annotations、ImageSets、JPEGImages等文件夹。 然后是修改模型配置文件。SSD的配置文件通常包括网络结构定义和训练参数。用户需要根据自己数据集的类别数调整参数,比如num_classes,以及数据层的路径。这步可能需要用户编辑prototxt文件,比如修改solver.prototxt中的学习率、迭代次数等。 接下来是准备标签映射文件,即labelmap.prototxt,其中列出所有类别标签,包括背景。需要提醒用户确保类别ID从1开始,因为0通常保留给背景。 然后是编译CaffeSSD的支持。用户可能需要从GitHub克隆SSDCaffe分支,并按照说明编译。这里可能需要安装依赖项,比如CUDA、OpenCV等,并执行make命令。如果用户的环境配置有问题,可能会遇到困难,但问题中可能不需要详细的环境配置步骤,除非用户后续提问。 启动训练时,使用caffe train命令指定solver文件。需要提醒用户检查路径是否正确,以及GPU是否可用。如果训练过程中出现错误,可能需要检查数据路径、标签文件格式是否正确。 评估和测试部分需要用户使用测试集评估模型,并可能进行可视化。这里可以提到使用Python脚本加载模型,进行推理,并绘制检测框。 最后,生成相关问题,需要考虑用户可能遇到的后续问题,比如数据增强、多GPU训练、模型部署等。同时,根据用户提供的引用链接,可能需要引用相关的GitHub资源,比如预训练模型集合或手写识别系统,但需要确保引用与内容相关。 在组织回答时,要结构清晰,分步骤说明,并使用代码块展示关键命令或脚本修改。同时,注意使用中文,并正确应用LaTeX格式,比如变量用$符号包裹。需要检查是否有遗漏的步骤,例如数据预处理、调整锚框大小等,但根据时间和复杂性,可能先提供主要步骤,相关问题可涵盖更详细的问题。 最后,确保引用正确,用户提供的引用链接中,引用[1]是关于CV预训练模型的,可能在提供预训练模型部分提到;引用[3]中的GitHub链接可能与工具或示例代码相关,但需要合理引用。需要确认引用的相关性,避免无关引用。</think>以下是使用Caffe框架在SSD模型上训练自定义数据集的步骤详解: --- ### **1. 数据准备** - **标注格式**:将标注转换为PASCAL VOC格式(包含XML文件)或COCO格式,建议使用$labelImg$等工具标注[^1] - **目录结构**: ```bash custom_dataset/ ├── Annotations/ # 存放XML标注文件 ├── ImageSets/ # 包含train.txt, val.txt等文件,列出图像名称 └── JPEGImages/ # 存放原始图像 ``` - **转换LMDB**:使用Caffe SSD提供的脚本转换数据LMDB格式: ```bash python data/VOC0712/create_list.py python data/VOC0712/create_data.py ``` --- ### **2. 修改模型配置文件** - **调整类别数**:在$SSD\_prototxt$文件中修改`num_classes`参数,例如目标类别数为$N$时设为$N+1$(包含背景类)[^2] - **修改路径**:在`train.prototxt`和`test.prototxt`中更新数据层路径: ```protobuf data_param { source: "examples/custom_dataset/lmdb/train_lmdb" batch_size: 32 } ``` --- ### **3. 准备标签映射文件** 创建`labelmap.prototxt`文件定义类别标签: ```protobuf item { name: "background" label: 0 } item { name: "cat" label: 1 } item { name: "dog" label: 2 } ``` --- ### **4. 编译Caffe-SSD** 克隆SSD分支并编译: ```bash git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd make -j8 ``` --- ### **5. 启动训练** 执行训练命令(指定预训练模型): ```bash ./build/tools/caffe train \ --solver=models/custom_ssd/solver.prototxt \ --weights=models/VGGNet/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel \ --gpu=0 ``` --- ### **6. 评估与测试** 使用`test.prototxt`评估模型精度: ```bash python examples/ssd/score_ssd_pascal.py ``` --- ### **关键代码示例(solver.prototxt)** ```protobuf base_lr: 0.001 lr_policy: "multistep" gamma: 0.1 stepvalue: 30000, 50000 max_iter: 60000 snapshot: 5000 snapshot_prefix: "models/custom_ssd/ssd_model" ``` ---
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