ssd训练自己的数据集

已于 2022-07-12 10:18:32 修改
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测 python 深度学习 人工智能 pytorch
于 2022-07-12 09:21:15 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/reset2021/article/details/125731150
本文档详细介绍了如何使用SSD算法在PyTorch中训练自己的数据集，包括数据集准备、源码修改、训练过程以及在训练过程中可能遇到的问题及其解决方案，如数据集格式、类别数设置、报错处理等。

基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。(该专题以操作为主）

SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快。

这篇文档主要讲述怎样用SSD算法来实现对自己数据集的训练步骤，以及一些可能遇到问题的解决方案。

源码采用开源代码，链接如下：

https://github.com/bubbliiiing/ssd-pytorch

代码结构如下图所示

1、准备数据集

需要准备VOC格式的数据集（以VOC格式数据集为例）

 2、修改相应的数据处理函数

① 本文采用的是 自己的数据集，

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SSD训练自己数据集
qq_41613251的博客
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SSD训练自己数据集 1.数据制作 （1）首先准备img与txt文件夹（图像及标注的txt文件），txt文件夹下的文件均为txt文件，里边的内容为1 2 26 18 70样式，其中1为类别，（2，26）为左上点坐标，（18,70）为右下角坐标。目标检测标注工具初始生成的文件包括xml，xml2txt文件如下。 import os import re import json import shutil import numpy as np from PIL import Image from lxml imp
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1构建 数据集 先来看一下我们构建数据集合应该是什么样的,假设总数据为1000张。 为了方便，我们将数据放在／home／bingolwang/data 文件夹下。/home/bingolwang/data/VOCdevkit 这个目录下是VOC2007 VOC2007/ |-- Annotations #1000个xml文件。 |-- ImageSets | `-- ...
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一份非常简单易懂的SSD tensorflow训练教程，初学者也可以看得懂。当初自学的时候走了很多弯路，所以把自己的经验和踩过的坑分享给大家，如果文中有什么写的不对的地方欢迎大家在评论区和我讨论。 零、前期准备 安装Tensorflow-GPU版本。   一、SSD框架准备 从https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 下载、解压。 解压che...
SSD训练自己的数据集（Pytorch），超详细版！！！！
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weixin_42639897的博客
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可以从下方的链接下载SSD-Pytorch源码。
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caffe-ssd训练自己的数据集时需要修改create_list/data.sh文件，并且需要生成trainval等txt文件存放样本的文件名，以及最后训练脚本的修改，附件为以上操作所需要的文件
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