目标检测算法SSD在window环境下GPU配置训练本身的数据集

因为最近想试一下牛掰的目标检测算法SSD。因而乎，本身作了几千张数据（实际只有几百张，利用数据扩充算法好比镜像，噪声，切割，旋转等扩充到了几千张，其实仍是很不够）。因而在网上找了相关的介绍，本身处理数据转化为VOC数据集的格式，在转化为XML格式等等。具体方法能够参见如下几个博客。具体是window仍是Linux请自行对号入座。

Linux：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102x7yd.html

window：http://blog.csdn.net/buaalei/article/details/55094879

数据转换好之后，接下来的工做就是在window下搭建SSD训练环境了，这里面有不少地雷，我本人也是反复尝试反复修改几天后才得以成功。

1 首先看你的电脑配置是否有GPU，若是没有GPU那就很好办了，首先下载SSD模型，连接：https://github.com/conner99/caffe，（固然也要的人是下载window-caffe的，而后再往里面添加SSD相关的文件，可是很明显画蛇添足了）。因此咱们仍是站在巨人的肩膀上吧。

2 下载好了ssd的caffe环境，接下来就是安装CUDNN,CUDA,PYTHON等的配置，这里参考的文献不少我就再也不赘叙了，固然若是你是CPU环境，那么不须要配置CUDNN环境。

3 安装好了SSD环境后，因为SSD训练还须要第三方库，这里也有提供，连接：http://pan.baidu.com/s/1eSaP3rW 密码：nuja ，具体过程以下：

（1）在caffe-master\src\caffe下新建3rdparty文件夹，里面添加hungarian.cpp  

（2）在caffe-master\include\caffe下新建3rdparty文件夹，里面添加hungarian.hpp

4 接下来这个必定要改，不改的话会反复出现相似于：error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\nvcc.exe" ....等错误。我本人在此被坑几天，头发都掉了一地，哎。这里的解决办法是在detection_output_layer.cu，detection_output_layer.cpp两个文件中注释掉全部出现的regex和rv的语句；而后再detection_output_layer.hpp中将语句#include <boost/regex.hpp>注释掉。此外，在libcaffe项目下的bbox_util.cu文件，注释掉thrust相关的内容，以下所示:  //#include "thrust/functional.h"  //#include "thrust/sort.h"

.....  

//thrust::sort_by_key(&confidence[0],&confidence[0]+num_remain,&idx[0],  

//thrurst::greater<Dtype>());*/  

5 上面的执行完毕以后，恭喜你基本上能够生成libcaffe、caffe.exe文件，先编译libcaffe，再caffe（通常都是Release下）。

6 后面就简单了，写一个bat命令，设置好相应的solver.prototxt文件就能够开始训练了。

上面只要按照这个流程来，不要偷懒，基本上没什么大问题，而我老是感受别人说的不必定对，抱着不装南墙不回头精神去配置，结果就是大几天时间挥霍掉了，但愿你们谨慎对待，不过，说实在的本身实现这一过程，从数据采集，数据扩充，转化格式，再到配置SSD环境，再到开始训练，收获良多，或许这就是本身动手的好处吧。这里附上我正在训练的过程，GPU速度杠杠的。

 

期待能获得好的结果，也祝你们好运。有什么问题欢迎留言交流，哈哈。最后附上一些好的相关博客：

http://blog.csdn.net/gxb0505/article/details/73702451

http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/76685755

https://github.com/weiliu89/caffe