SSD_Tensorflow 训练 VOC2007(Windows下)

参考：Windows下SSD训练VOC2007 并就在本人实现的过程中出现的问题进行补充

1. 环境

• Windows10
• Python == 3.6
• cuda == 10.0
• tensorflow-gpu == 1.13.1
• IDE == Pycharm
  p.s. 我与原文中cuda和tensorflow-gpu版本不同，所以只要你的python == tensorflow-gpu == cuda（和cuDNN）的版本对应即可。

2. 代码

源码下载：SSD_tensorflow
p.s. 假如你使用 git 命令下载该源码，则该文件名为 SSD-Tensorflow。
假如你直接在Github上 Download ZIP ，则该文件夹名为 SSD-Tensorflow-master 。
所以不用怀疑是否下载错了！

3. 数据集

自行下载 pascalvoc_2007 数据集，并将其重命名为 VOC2007 （方便统一）（即修改完后——打开VOC2007文件夹就能看到下列五个文件夹）

• Annotations：所有数据信息（训练，测试，交叉验证）以.xml文件存储
• ImageSets：main文件下有这四个文件
  -train.txt、trainval.txt、val.txt、test.txt分别表示：
  训练文件的文件名，训练和交叉验证的文件名，交叉验证的文件名，测试文件的文件名
• JPEGImage：存放所有的图片数据
• SegmentationObject：对象分割
• SegmentationClass：对象分割（按类别细分）

4. 解压模型

将SSD-Tensorflow/checkpoints下的ssd_300_vgg.ckpt.zip解压到当前文件夹下：

5. 修改源码

5.1 将数据和标签文件序列化为tfrecord

• 补充阅读：为什么要转换为tfrecord格式？（TFRecord - TensorFlow 官方推荐的数据格式）

修改SSD-Tensorflow/datasets/pascalvoc_to_tfrecords.py中187行

#修改前
def run(dataset_dir, output_dir, name='voc_train', shuffling=False):
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