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本文介绍了如何在Ubuntu16.04上使用GPU版本的Caffe-SSD训练自己的数据集，主要步骤包括：1)数据准备，2)数据划分，3)生成lmdb数据，4)模型训练，5)模型预测。通过详细的操作指南，帮助读者理解并实践训练过程。
前天跑了一下caffe-ssd模型，并在pascal voc上跑了两天，效果不错，今天突然发现caffe-ssd目录没有了，，好像莫名被删除了，于是早上重新装了一遍，下午开始摸索如何用caff-ssd跑自己的数据，一个下午时间总算摸索出来了，记录一下，方便有需要的朋友参考．
caffe-ssd训练自己的数据其实挺简单的，生成目标检测的lmdb数据时候需要根据caffe-ssd中的代码生成，下面讲解一下如何操作：
需求说明：使用caffe-ssd训练文本区域检测的ssd模型，简单说就是检测一张纸上面的文字区域，检测类别只有一类textarea．（如果你有多个检测类别也可以，一样的操作方法）
１，数据准备：不管你的数据是用什么标注工具标的，肯定可以得到一个.txt文件吧（自己写一个程序把标注工具标注的文件解析出来），.txt文件里面如下第一行所示：（xmin, ymin,xmax, ymax）
data/data_ori/IMG_20171113_114301.jpg 924 740 2593 3549 0（我只有一个类别，所有标签是０）
data/data_ori/IMG_20171113_114301.jpg
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