SSD-Pytorch

配置安装环境

pip3 install -r requirements.txt

如何使用

项目要求数据集格式：COCO、VOC

• 有自己数据集

  example: darknet-yolo数据集 --> VOC

  • 准备数据

    1. 将所有图片放入 ./data/VOCdevkit/JPEGImages

  • 生成VOC数据集

    1. 运行 ./data/VOCdevkit/darknet2voc.py -->生成xml文件
    2. 运行 ./data/VOCdevkit/split_txt.py -->生成train.txt trainval.txt test.txt val.txt

• 没有数据集

  • 运行 ./data/scipts 中你需要的数据集

• 开始训练

  • 修改 ./data/config.py 类别数
  • 修改 ./data/voc0712.py VOC_CLASSES
  • 修改 ./ssd.py build_ssd()的num_classes
  • 修改 ./train.py iteration(保存模型的迭代次数）、learning-rate、batch_size
  • 运行 ./train.py

• 验证

  • 修改 ./eval.py trained_model(训练好的模型名)，运行
  • 修改 ./test.py trained_model(训练好的模型名)，运行

• 检测图片，可视化

  • 运行 ./demo/live_img.py 获得检测框图片
  • 运行 ./demo/live_score.py 获得检测框带置信度图片