SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测+fine-tuning（二）

承接上一篇SSD介绍：SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测（一）
如果自己要训练SSD模型呢，关键的就是LMDB格式生成，从官方教程weiliu89/caffe来看，寥寥几行code，但是前面的数据整理真实要了老命。
教程其实就是一种fine-tuning，在VGG基础上进行训练SSD框架。

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一般SSD的数据来源，看到好多人都在用这款框架进行数据标注：BBox-Label-Tool 也有人在这基础上进行简单修改，详见博客：SSD框架训练自己的数据集 ，或者用OpenCV重写：深度学习ssd配置并在VGG模型上训练自己的数据
还有一些自己开发的小工具：图像标注VS2013项目

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0 官方教程训练过程：

（1）下载VGGNet.caffemodel， fully convolutional reduced (atrous) VGGNet
（2）下载VOC2007 and VOC2012两个数据集，放在/caffe/data目录下
（3）创建LMDB文件：

./data/VOC0712/create_list.sh./data/VOC0712/create_data.sh
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（4）训练

python examples/ssd/ssd_pascal.py
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以上是官方教程常规训练步骤，并不难。但是自己训练时候的数据处理，比较麻烦。

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1 数据集准备与形成

1.1 所需准备文件介绍

其中训练所需的文件夹包括三大类：

dataset （数据集目录）

• Annotations

  *.xml （标注的物体信息文件）

• Images

  *.jpg （图片集）

• ImageSets
  保存格式为文件名，不带扩展名
  训练集： train.txt
  训练验证集： trainval.txt
  测试集： test.txt
  验证集： val.txt

1.2 训练文件介绍

（1） create_list.sh:用于生成三类文件列表
- test_name_size：测试集图像大小
- test：测试集图像-标签一一对应
- trainval：训练集图像-标签一一对应

这是将数据集做成方便之后生成lmdb的路径信息文件，注意将其中的root_dir和第二个for循环中的变量改为自己的路径就好。
图像-标签一一对应：

Images/000112.png Labels/000112.xmlImages/001365.png Labels/001365.xml
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同时注意名称的一致。

000800 1241 376006206 1242 375
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test_name_size里面，000800就是图片名称，1241*376就是图片尺寸，高 长

（2）create_data.sh：
生成LMDB文件，以上的create_list准备好之后即可

（3）labelmap_voc.prototxt：
目标检测的标签文件
该文件主要记录需要训练识别的n种对象的信息，第一类是background，是不变的，对于Pascal VOC数据集来说，需要识别20种对象，所以后面还有20个label。与传统的机器学习不太一样的是，以前需要输入正负样本，在caffe种，不管是faster rcnn还是ssd，都是只用对训练图像将识别对象的坐标信息标注即可，除了标注信息以外的部分都会当做background去处理。
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2 数据集生成方案

训练的数据集三种方案：

• 第一：保持原来的文件目录结构及文件名不变， 只替换里面的数据，通用。
• 第二：重新新建一个与之前类似的目录结构，改成自己命名的文件夹，第二种方法，有一定的风险性，需要修改程序里涉及数据路径的代码。
• 第三：txt格式数据变成LMDB，参考github：https://github.com/jinfagang/kitti-ssd
• 第三种是直接用txt格式保存，就可以生成LMDB的办法，我觉得这个比较好，但是笔者最终没有实验成功…譬如：

class_index xmin ymin xmax ymax
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第一种方案里面的一些小技巧：
（1）还有将txt变成xml格式的小工具：见博客将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练
（2）将BBox-Label-Tool下的txt格式保存的bounding box信息转换成VOC数据格式下以xml方式表示:，见博客：SSD框架训练自己的数据集
（3）将csv变成xml文件类型
luuuyi/umdfaces2VOC2007

2.1 训练流程

本节参考：SSD框架训练自己的数据集
- 第一步：create_list.sh：生成test_name_size.txt、test.txt、trainval.txt
- 第二步：修改labelmap_voc.prototxt，标签文件，同时需要注意标签文件必须多一个background的标签，作为编号0
- 第三步：create_data.sh：生成LMDB
- 第四步：修改ssd_pascal.py：

主要修改点： （1）train_data和test_data修改成指向自己的数据集LMDB　　　train_data = "examples/indoor/indoor_trainval_lmdb"            test_data = "examples/indoor/indoor_test_lmdb"（2） num_test_image该变量修改成自己数据集中测试数据的数量（3）num_classes 该变量修改成自己数据集中 标签类别数量数 + 1
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• 第五步训练：
  python examples/ssd/ssd_pascal.py

2.2 训练脚本内容存储

会在相应的路径下生成jobs文件夹，其中包含了这一次训练的脚本文件，并且会记录caffe执行只一次训练的日志信息。
参考：Ubuntu上用caffe的SSD方法训练Pascal VOC数据集

jobs文件夹下有：
.log文件：运行记录，时间，迭代次数等信息；
.caffemodel文件，权重文件
deploy.prototxt、train_val.prototxt等
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参考：
深度学习ssd配置并在VGG模型上训练自己的数据
SSD 安装、训练
Ubuntu上用caffe的SSD方法训练umdfaces数据集
重点参考：
使用faster rcnn训练umdfaces数据集
将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练
Caffe-SSD 训练自己的数据集教程

SSD框架训练自己的数据集

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报错一：

cudasucess(10vs0)
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解决：修改pythonssd_pascal.py文件gpus=’0,1,2,3’,如果有一块GPU,则删除123，有两块则删除23

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延伸一：大致的运算效率

K80-单GPU-一天可以迭代1w+次
6天将近7w次
每1w次迭代之后会计算一个mAP
（数据来源：Ubuntu上用caffe的SSD方法训练umdfaces数据集）

TX.P，笔者自己训练，大概的运算效率是5千/小时（运行官方教程时）