用自己的数据集训练tf-ssd模型

首先贴上原github项目地址，这里感谢大神们的奉献：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow

数据集制作

因为老板接的丰田的一个项目，工厂那边要求能识别出雨天打伞的行人、交通锥形桶、躺在地上的人等，PASCAL VOC的数据集类别里没这些，是满足不了他们要求了，所以要去制作数据集训练网络。我们去现场拍了些视频，然后用我之前写的一个脚本解析，得到原始图片，拿给实验室的学弟学妹们标注。标注工具也是github上一个开源项目，作者搞了个GUI，生成带标签的.xml文件，这里也想感谢他。https://github.com/tzutalin/labelImg

标注完了之后得到大量的.xml文件，然后我们需要将这些数据做成VOC的一样格式。先来看看VOC的训练集是什么样的：

因为只是做检测，生成Annotations、ImageSets、JPEGImages这三个文件夹就可以了。后面的两个segmentation还有一个test，这三个夹子不用管。Annotations是用来放.xml文件的，JPEGImages放原始的jpg图片，像这样：

ImageSets这个夹子打开长这样：

我们只要生成Main文件夹就可以了，这个文件夹是用来存放数据对应的.txt文件的。打开Main：

其他的都不重要，生成这三个画圈的文件加一个test.txt就行了。利用程序生成test.txt, train.txt, trainval.txt, val.txt, 代码如下：