我是靠谱客的博主 笨笨石头,这篇文章主要介绍MobileNet-SSD(二):训练模型,现在分享给大家,希望可以做个参考。

二、训练模型
1、将下载的源码,解压到caffe-ssd/examples/目录下。
2、修改、运行gen_model.sh文件,获取相关prototxt文件:
gen_model.sh generate my own training prototxt
./gen_model.sh 11

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#!/bin/sh if test -z $1 ;then echo usage: $0 CLASSNUM echo " for voc the classnum is 21" exit 1 fi echo $1 |grep '^[0-9]*$' >/dev/null 2>&1 if [ $? != 0 ];then echo usage: $0 CLASSNUM echo " for voc the classnum is 21" exit 1 fi cls_num=$1 cls_num3=$(expr $1 * 3) cls_num6=$(expr $1 * 6) trainfile=example/MobileNetSSD_train.prototxt testfile=example/MobileNetSSD_test.prototxt deploybnfile=example/MobileNetSSD_deploy_bn.prototxt deployfile=example/MobileNetSSD_deploy.prototxt mkdir -p example cp template/MobileNetSSD_train_template.prototxt $trainfile sed -i "s/cls6x/${cls_num6}/g" $trainfile sed -i "s/cls3x/${cls_num3}/g" $trainfile sed -i "s/cls1x/${cls_num}/g" $trainfile cp template/MobileNetSSD_test_template.prototxt $testfile sed -i "s/cls6x/${cls_num6}/g" $testfile sed -i "s/cls3x/${cls_num3}/g" $testfile sed -i "s/cls1x/${cls_num}/g" $testfile #cp template/MobileNetSSD_deploy_bn_template.prototxt $deploybnfile #sed -i "s/cls6x/${cls_num6}/g" $deploybnfile #sed -i "s/cls3x/${cls_num3}/g" $deploybnfile #sed -i "s/cls1x/${cls_num}/g" $deploybnfile cp template/MobileNetSSD_deploy_template.prototxt $deployfile sed -i "s/cls6x/${cls_num6}/g" $deployfile sed -i "s/cls3x/${cls_num3}/g" $deployfile sed -i "s/cls1x/${cls_num}/g" $deployfile

3、根据实际路径修改,生成的trainfile、testfile等文件中的相关文件路径。
4、修改/caffe-ssd/examples/MobileNet-SSD-master/solver_train.prototxt,然后运行train.sh

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train_net: "example/MobileNetSSD_train.prototxt" test_net: "example/MobileNetSSD_test.prototxt" test_iter: 673 test_interval: 10000 base_lr: 0.0005 display: 10 max_iter: 120000 lr_policy: "multistep" gamma: 0.5 weight_decay: 0.00005 snapshot: 1000 snapshot_prefix: "snapshot/mobilenet" solver_mode: GPU debug_info: false snapshot_after_train: true test_initialization: false average_loss: 10 stepvalue: 20000 stepvalue: 40000 iter_size: 1 type: "RMSProp" eval_type: "detection" ap_version: "11point"

最后

以上就是笨笨石头最近收集整理的关于MobileNet-SSD(二):训练模型的全部内容,更多相关MobileNet-SSD(二)内容请搜索靠谱客的其他文章。

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