【AI实战】手把手教你训练自己的目标检测模型（SSD篇）

最新推荐文章于 2025-06-23 10:48:51 发布

雪饼ai

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分类专栏：人工智能文章标签：人工智能深度学习 SSD 目标检测 AI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rogerchen1983/article/details/90611983

本文手把手指导如何利用SSD算法训练目标检测模型，特别是识别熊猫。首先介绍数据标注，包括安装标注工具LabelImg，按照VOC_2007格式标注数据。接着，下载SSD代码，转换数据格式，修改类别定义，下载预训练模型。然后，进行模型训练，调整参数，最后展示如何使用训练好的模型进行目标检测。通过这个实战，你可以了解定制目标检测模型的全过程。

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目标检测是AI的一项重要应用，通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来，甚至还能将物体的轮廓描绘出来，就像下面这张图，是不是很酷炫呢，嘿嘿

在动手训练自己的目标检测模型之前，建议先了解一下目标检测模型的原理（见文章：大话目标检测经典模型RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN，以及Mark R-CNN），这样才会更加清楚模型的训练过程。

本文将在我们前面搭建好的AI实战基础环境上（见文章：AI基础环境搭建），基于SSD算法，介绍如何使用自己的数据训练目标检测模型。SSD，全称Single Shot MultiBox Detector（单镜头多盒检测器），是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，是目前流行的主要检测框架之一。

本案例要做的识别便是在图像中识别出熊猫，可爱吧，呵呵

下面按照以下过程介绍如何使用自己的数据训练目标检测模型：

1、安装标注工具
要使用自己的数据来训练模型，首先得先作数据标注，也就是先要告诉机器图像里面有什么物体、物体在位置在哪里，有了这些信息后才能来训练模型。
（1）标注数据文件
目前流行的数据标注文件格式主要有VOC_2007、VOC_2012，该文本格式来源于Pascal VOC标准数据集，这是衡量图像分类识别能力的重要基准之一。本文采用VOC_2007数据格式文件，以xml格式存储，如下：

其中重要的信息有：
filename：图片的文件名
name：标注的物体名称
xmin、ymin、xmax、ymax：物体位置的左上角、右下角坐标

（2）安装标注工具
如果要标注的图像有很多，那就需要一张一张手动去计算位置信息，制作xml文件，这样的效率就太低了。
所幸，有一位大神开源了一个数据标注工具labelImg，可以通过可视化的操作界面进行画框标注，就能自动生成VOC格式的xml文件了。该工具是基于Python语言编写的，这样就支持在Windows、Linux的跨平台运行，实在是良心之作啊。安装方式如下：
a. 下载源代码
通过访问labelImg的github页面（https://github.com/tzutalin/labelImg），下载源代码。可通过git进行clone，也可以直接下载成zip压缩格式的文件。

在本案例中直接下载成zip文件。
b.安装编译
解压labelImg的zip文件，得到LabelImg-master文件夹。
labelImg的界面是使用PyQt编写的，由于我们搭建的基础环境使用了最新版本的anaconda已经自带了PyQt5，在python3的环境下，只需再安装lxml即可，进入LabelImg-master目录进行编译，代码如下：