/ssd.pytorch

A PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

配置开发环境

git clone https://github.com/FLyingLSJ/ssd.pytorch.git
  • Python3+
pip install -r requirements.txt
  • 训练可视化（安装后运行命令，在浏览器打开http://localhost:8097 即可进行可视化）
# First install Python server and client
pip install visdom
# Start the server (probably in a screen or tmux)
python -m visdom.server

准备数据集

已经办大家下载好了，数据集是 VOC2007，跑程序的话足够了。如果你想下载更多数据集，可以在 ssd.pytorch/data/下运行

# 下载 VOC2012数据集
sh data/scripts/VOC2007.sh
sh data/scripts/VOC2012.sh
# 下载 COCO 数据集，这个比较大
sh data/scripts/COCO2014.sh

下载权重文件

sh pretrained_model_download.sh

修改配置

修改 ssd.pytorch/data/voc0712.py 文件中的部分参数

  • （约第 29行）变量 VOC_ROOT 将其修改为我们自己本地的 VOC 的路径
  • （约第 98 行 ）修改 image_sets 的值为 [('2007', 'trainval')] ，因为我们只用 VOC2007 进行训练测试

训练

python train --cuda False

测试

  • 检查数据集是否准备好
  • 检测权重文件 weights/ssd_300_VOC0712.pth 是否存在
  • （可选）在 test.py 大概 108 行的位置：testset = VOCDetection(args.voc_root, [('2007', 'test_mini')], None, VOCAnnotationTransform()) 修改 test_mini 成自己的文件，当然也可以不修改，我修改的原因是原始的 test.txt 里面有太多图片了，所以我自己建了一个较小的测试文件
  • 运行以下代码，程序会自动对图片进行目标检测，检测后会在生成 eval 文件夹，并在下面生成一个 test1.txt 结果文件和图片
python test.py --cuda False
  • 如果你的电脑上有显卡的话则将 --cuda 设置成 True

问题解决

RuntimeError: The shape of the mask [32, 8732] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [279424, 1] at index 0

UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead.