对比实验系列：SSD环境配置及训练自己数据集
概览
本文档旨在指导您如何配置SSD（Single Shot MultiBox Detector）环境，并在自定义数据集上进行训练。适合希望利用SSD框架进行对象检测研究或应用的开发者。文章来源于CSDN博客，提供了详细的步骤和实战指南。
内容概要
1. 源码与环境准备
- 源码下载: 您可以从指定的GitHub仓库(bubbliiiing/ssd-pytorch)下载SSD-Pytorch的源码。
- 环境配置: 使用Conda创建名为
ssd的环境，确保Python版本为3.8，并安装相应版本的Torch和Torchaudio。此外，还需手动安装一系列依赖包，包括但不限于scipy,matplotlib,opencv-python,tqdm,Pillow, 和h5py。
2. 测试与预测配置
- 创建
weights文件夹，下载预训练权重并进行初步测试。通过修改测试脚本并指向特定图像文件，SSD模型将展示其检测能力。
3. 自定义数据集制作
- 标注与划分: 根据VOC格式准备数据，包括标签转换、数据集分割。
- 标签类型: 在
model_data文件夹创建txt文件，列出您的类别。 - 索引文件生成: 运行特定脚本生成训练、验证集的索引文件，并修正路径以便正确指向图像文件。
4. 训练设置
- 修改
train.py中的参数，比如数据集路径、标签文件路径、预训练模型路径、训练轮数等。 - 确保所有路径正确无误后，通过命令行启动训练进程，开始训练您的SSD模型。
5. 解决常见问题
- 针对Pillow版本过高导致的
textsize属性不存在问题，提供降级Pillow版本的解决方案。
注意事项
- 文档依据的是特定版本的库和软件，建议在执行任何步骤之前，仔细检查当前环境的兼容性。
- 配置过程中可能会遇到不同的依赖冲突或者版本问题，根据错误提示灵活调整。
- 实验环境配置和训练过程应细致记录，便于后续复现或调试。
通过遵循上述指南，即使是初学者也能逐步掌握如何在SSD框架下，配置环境并训练自己的目标检测数据集。记得实践过程中，耐心和细心是成功的关键。祝您实验顺利！