在病虫害（私人）数据集上进行SSD改进

代码是在这个仓库SSD. 基础上进行添加、修改的

在SSD基础上，主要改进点：

1. 替换backbone为Resnet/MobileNet

2. 添加一种更加轻量高效的特征融合方式 feature fusion module

3. 添加注意力机制 (Squeeze-and-Excitation Module 和 Convolutional Block Attention Module)

4. 添加一种解决正负样本不平衡的损失函数Focal Loss

原始SSD网络结构和改进后的网络结构对比

原始ssd-vgg16网络结构图

改进后的feature fusion + ssd + resnet50网络结构图

CSDN源码关键部分讲解

【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析
【项目一、xxx病虫害检测项目】2、网络结构尝试改进：Resnet50、SE、CBAM、Feature Fusion
【项目一、xxx病虫害检测项目】3、损失函数尝试：Focal loss

代码使用

配置环境

pip install -r requirements.txt

使用自己的数据集

数据集格式1、Pascal VOC

可以仿照VOC的数据格式：

datasets
|__ VOC2007
    |_ JPEGImages
    |_ Annotations
    |_ ImageSets
    |_ SegmentationClass
|__ VOC2012
    |_ JPEGImages
    |_ Annotations
    |_ ImageSets
    |_ SegmentationClass
|__ ...

数据集格式2、COCO

也可以仿照COCO的数据格式：

datasets
|__ annotations
    |_ instances_valminusminival2014.json
    |_ instances_minival2014.json
    |_ instances_train2014.json
    |_ instances_val2014.json
    |_ ...
|__ train2014
    |_ <im-1-name>.jpg
    |_ ...
    |_ <im-N-name>.jpg
|__ val2014
    |_ <im-1-name>.jpg
    |_ ...
    |_ <im-N-name>.jpg
|__ ...

修改对应的数据集文件

在ssd/data/datasets/voc.py或在ssd/data/datasets/coco.py中进行修改

修改示例（将class_names改为自己的数据集标签，注意0是背景）：

修改配置文件

在configs/对应的配置文件中修改MODEL.NUM_CLASSES=classes+1

开始训练 示例1

Configs:
    Backbone: Resnet50
    Input size: 300
    SE: False
    CBAM: False
    FUSION: False
Run:
    python train.py --config-file configs/resnet50_ssd300_voc0712.yaml

开始训练 示例2

Configs:
    Backbone: Resnet50   
    Input size: 300
    SE: False      
    CBAM: False
    FUSION: True
Run:
    python train.py --config-file configs/resnet50_ssd300_voc0712_feature_fusion.yaml

也可以自己修改/自定义config文件，进行训练

还可以按照DEVELOP_GUIDE.md的步骤自定义数据集，重写MyDataset函数进行训练

训练验证测试只需要修改train.py/test.py/demo.py中的配置文件地址和权重文件地址即可

训练效果（待更新）

Reference

lufficc/SSD