ssd训练自己的数据（物体检测），并测试模型

最新推荐文章于 2025-07-06 17:08:32 发布

原创

最新推荐文章于 2025-07-06 17:08:32 发布 · 2.5w 阅读

96 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#ssd训练自己的数据

写在前面：首先，你安装了ssd，并测试了VOC数据

    *********************************************************

第一部分：数据准备（任务繁重）
1.标数据（生成的bounding box是txt格式），标数据的工具：链接：https://pan.baidu.com/s/1dvOXkW3xJtm9g4jR-3ZDhQ 密码：7eqr

2.将txt格式转化为VOC格式，代码链接：https://download.youkuaiyun.com/download/yu734390853/10274930

3.在/home/$你的服务器命/data/VOCdevkit下建立自己的数据集名称（以我的为例，我建立的是MyDataSet），在MyDataSet目录下需包含Annotations、ImageSets、JPEGImages三个文件夹：
Annotations目录下存放第二步生成的xml格式数据文件。
ImageSet目录下包含Main文件下，在ImageSets\Main里有四个txt文件：test.txt train.txt trainval.txt val.txt；

生成这四个txt文件的代码如下（Python）（根据自己的路径修改）：

import os  
import random  

trainval_percent = 0.66  
train_percent = 0.5  
xmlfilepath = 'Annotations'  
txtsavepath = 'ImageSets\Main'  
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  

num=len(total_xml)  
list=range(num)  
tv=int(num*trainval_percent)  
tr=int(tv*train_percent)  
trainval=