训练过程
训练过程可以参考http://blog.csdn.net/Jesse_Mx/article/details/65634482,这篇博客从kitti数据集的转化到训练文件的修改,训练过程,乃至训练的结果都写的十分详细,很有参考价值。
测试过程
model_def ='models/VGGNet/KITTI/SSD_300x300/deploy.prototxt'
model_weights = 'models/VGGNet/KITTI/SSD_300x300/KITTI_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel'
之后修改94行为自己的测试图片路径image = caffe.io.load_image('examples/images/000800.jpg')
运行该python文件就可以对图片进行测试了。label_map_file = "data/KITTI/labelmap_kitti.prototxt" #此处修改
接下来是159行修改为自己的model_name,因为我的job_name也是SSD_330x330所以没有修改model_name = "KITTI_{}".format(job_name) #此处修改
接下来是162行到166行,修改如下:# Directory which stores the model .prototxt file.
save_dir = "models/VGGNet/KITTI/{}_video".format(job_name)
# Directory which stores the snapshot of trained models.
snapshot_dir = "models/VGGNet/KITTI/{}".format(job_name)
# Directory which stores the job script and log file.
job_dir = "jobs/VGGNet/KITTI/{}_video".format(job_name)
这里我简单解释一下,job_dir和save_dir是后面要创建的文件夹,所以后面的_video并不需要删去,我只是修改了一下中间的路径,把原来的VOC0712改成了KITTI。而snapshot_dir是后面要读取的权值文件的路径,这里修改为自己的路径即可。python examples/ssd/ssd_pascal_video.py
否者的话会出现找不到snapshot_dir的错误。