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AI摘要
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，
SSD-Pytorch训练自己的数据集
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SSD安装及训练自己的数据集
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MobileNet SSD 训练自己的数据集
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SSD-Pytorch训练和测试自己的数据集（新手必看）
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SSD的运行及训练自己数据集
ubuntu18.04下SSD的运行及训练自己数据集caffe的SSD运行及训练自己数据集运行一、下载源码二、文件配置三、编译 caffe的SSD运行及训练自己数据集 运行 一、下载源码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git 下载完成后是一个caffe文件夹，如图： 然后执行： cd caffe git checkout ssd 出现...
MobileNet-SSD训练自己的数据集
一、配置 ubuntu18.04 ，显卡驱动，cuda10.1，cudnn7.6.5 查看cuda版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 二、安装配置Caffe-SSD-GPU annaconda下创建caffe环境 conda create -n caffe2 python=2.7 opencv安装：pip install ope
SSD-tensorflow512训练自己的数据集
1.下载ssd-tensorflow工程压缩包 Github：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 2.解压 checkpoints文件夹下ssd_300_vgg.ckpt压缩文件删除，将下载的ssd512模型放在此处。 链接：https://pan.baidu.com/s/13rXshm9s8D-7BjX0bNhpkg提取码：f0k5 ...
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