caffe train mobilenet ssd

by · 2019年11月07日 · 1054 Words · ~3min reading time | Improve on


原文链接： caffe train mobilenet ssd

训练MobileNet-SSD
安装Caffe_ssd并用自己的数据训练MobileNetSSD模型 - 幽冥之花的博客 - CSDN博客

训练

下载MobileNet-SSD源码：

  • 直接用git克隆仓库到examples目录下

    cd $CAFFE_ROOT/examples
git clone https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD.git

    创建数据集软链接：

    export TRAINVAL_LMDB=$HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_trainval_lmdb/
export TEST_LMDB=$HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_test_lmdb/

cd $CAFFE_ROOT/examples/MobileNet-SSD
ln -s $TRAINVAL_LMDB ./trainval_lmdb
ln -s $TEST_LMDB ./test_lmdb

把VOC的标签映射文件复制过来：

cp $CAFFE_ROOT/data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt $CAFFE_ROOT/examples/MobileNet-SSD/labelmap.prototxt

生成模型文件：

./gen_model.sh 21

这里21指的是VOC的21个类别（含负样本），生成的模型文件默认放置在example目录下；

如果需要修改训练参数和测试参数，可以分别修改目录下的solver_train.protxt和sovler_test.protxt文件，
默认使用example目录下的训练模型和测试模型；

如果需要指定GPU和初始化权重，可以修改目录下的train.sh或test.sh文件，以train.sh为例：

#!/bin/sh
if ! test -f example/MobileNetSSD_train.prototxt ;then
    echo "error: example/MobileNetSSD_train.prototxt does not exist."
    echo "please use the gen_model.sh to generate your own model."
        exit 1
fi
mkdir -p snapshot
../../build/tools/caffe train -solver="solver_train.prototxt" \
-weights="mobilenet_iter_73000.caffemodel" \
-gpu 0

weights参数指定初始化的权重文件，这里用了chuanqi305预训练迭代了73000次的模型；
gpu参数指定使用的gpu，多个gpu可以用逗号隔开；
除此之外，如果需要继续之前中断的训练，还可以指定snapshot参数，
比如我想从最近的快照继续训练，可以这样修改train.sh——

#!/bin/sh
latest=$(ls -t snapshot/*.caffemodel | head -n 1)
if ! test -f example/MobileNetSSD_train.prototxt ;then
    echo "error: example/MobileNetSSD_train.prototxt does not exist."
    echo "please use the gen_model.sh to generate your own model."
        exit 1
fi
mkdir -p snapshot
../../build/tools/caffe train -solver="solver_train.prototxt" \
-snapshot=$latest \
-gpu 0

[](https://hey-yahei.cn/2018/08/21/mssd-try1/index.html#%E9%83%A8%E7%BD%B2 "部署")部署

合并BN层：
训练后会在snapshot目录下产生一个相应的caffemodel文件；
按实际情况修改merge_bn.py文件并执行：

[ 1] import numpy as np  
[ 2] import sys,os  
[ 3] caffe_root = '/your/caffe/root/path/'
[ 4] sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')  
[ 5] import caffe  
[ 6] 
[ 7] train_proto = 'example/MobileNetSSD_train.prototxt'       # 训练时所用的模型文件
[ 8] train_model = 'mobilenet_iter_73000.caffemodel'           # 训练后产生的caffemodel文件
[ 9] 
[10] deploy_proto = 'example/MobileNetSSD_deploy.prototxt'     # 部署时所要用的模型文件（去掉BN层）
[11] save_model = 'MobileNetSSD_deploy.caffemodel'             # 最终生成的caffemodel文件（合并BN层参数）

生成的合并BN层后的caffemodel就在MobileNet-SSD项目的根目录下；
编辑example/MobileNetSSD_deploy.prototxt修改输入层，即把

input: "data"
input_shape {
    dim: 1
    dim: 3
    dim: 300
    dim: 300
}

改为

layer {
    name: "input"
    type: "Input"
    top: "data"
    input_param {
        shape {
            dim: 1
            dim: 3
            dim: 300
            dim: 300
        }
    }
}

把 example/MobileNetSSD_deploy.prototxt 和 MobileNetSSD_deploy.caffemodel 拷贝到Tengine平台的models目录下，此时运行mobilenet_ssd/MSSD用的就是新训练好的模型啦！

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