【SSD】用caffe-ssd框架MobileNet网络训练自己的数据集,还有训练可视化链接

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【SSD】用caffe-ssd框架MobileNet网络训练自己的数据集

置顶 2017年11月02日 13:33:00 阅读数：9798 更多 个人分类： SSD 版权声明：本文为博主Hans原创文章，未经博主Hans允许不得转载。http://blog.csdn.net/renhanchi https://blog.csdn.net/renhanchi/article/details/78423343

前言

上一篇博客写了用作者提供的VGG网络完整走完一遍流程后，马上开始尝试用MobileNet训练。

还有两个问题待解决：

1.均值问题。【2017.11.20 解决此问题】

2.无法用MobileNet提供的caffemodel做finetune。 【2017.11.3解决此问题】

【2017.11.03更新】成功转换成ncnn格式。

一、数据集收集、整理

参考：http://blog.csdn.net/renhanchi/article/details/78411095

用的到的东西如图：

二、下载MobileNet相关文件

https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD

路径自己看着弄。

三、生成train.prototxt、test.prototxt、deploy.prototxt

这里哦，我需要提前说点事儿。

1. 默认有一个MobileNet_deploy.prototxt，没有batch_norm层。可以跟官网提供的caffemodel一起用。

2. template里面有四个文件。两个deploy，一个train，一个test。

    经验证，train和test跟一会我们自己生成的网络结构一致。

    但我们不用template目录中的东西，因为后面几层num_output需要自己手动改。麻烦！

作者提供了两个工具用于生成prototxt文件。一个是gen.py一个是gen_model.sh。

我倾向用后者，操作简单点。

运行命令：

sh gen_model.sh            

后面接的数字是类别数+1。

生成的文件在example目录下。

这里有一点哦，如果你的数据集里面不完全是RGB三通道的。

那么你要修改train.prototxt和test.prototxt文件：

 
 transform_param {       
      
 scale:       
      
 force_color: true                ###添加       
      
 mean_value:       
      
 mean_value:       
      
 mean_value:       
     
    

具体报错内容可以看我上一篇博客 http://blog.csdn.net/renhanchi/article/details/78411095。

然后再分别修改文件中source和label_map_file的路径，尽量用绝对路径。

四、修改solver.prototxt文件

我直接拿来solver_train.prototxt用的，路径改好，尽量用绝对路径。其他参数自己看着改吧。

这里说一下坑了半天的一个问题吧。

一开始为了排错，我习惯性设置test_initialization为true。

然后就一直提示Couldn’t find ant detections。

但是训练阶段没问题的。

后来明白问题所在，因为我没有finetune，所以一开始val阶段并不能检测到任何东西。

将test_initialization 设置为false后，先训练一段时间后再val，就不会提示找不到东西了。

五、训练脚本

 
 #!/bin/sh       
          
 /home/hans/caffe-ssd/build/tools/caffe train \       
      
 --solver=              "/home/hans/data/ImageNet/Detection/cup/MobileNet-SSD/doc/solver_train.prototxt \       
      
 -gpu 6 2>&1 | tee /home/hans/data/ImageNet/Detection/cup/MobileNet-SSD/MobileNet-SSD.log       
     
    

根据下面2017.11.03更新的内容可以看出，训练结束后，要通过作者提供的工具将bn层和conv层参数merge到一起，以加快计算速度。

修改merge_bn.py中路径和文件名。

新生成的模型应该会比原始模型稍微小一点。

六、训练输出可视化（2017.11.02）

参考： http://blog.csdn.net/renhanchi/article/details/78411095

七、测试模型效果（2017.11.03）

参考：http://blog.csdn.net/renhanchi/article/details/78411095

后记

为什么一用pre_trained model做finetune就报错！！！！！说conv0输入数量不对（1 vs.  2）。应该是1，结果传入2个？？？我各种对比检查了train.prototxt和test.prototxt文件，然并卵！！！！

——-【2017.11.3解决不能finetune的问题】——-

终于找到原因！

我把现在能做finetune的模型和deploy文件放出来。

https://pan.baidu.com/s/16dw-dJ779By9AWdiSOxSuQ

github上作者放出两个caffemodel，一个是训练时候的，这个模型bn层和cnov层参数是分开的。一个是deploy的，这个模型将bn层和conv层参数merge到一起了。

作者的原话是merge后的模型速度会快一点。

——-【2017.11.3成功转换成ncnn格式】———

https://github.com/arlose/ncnn-mobilenet-ssd

.param文件建议就用上面作者提供的吧。如果是自己训练的数据的话，把类别数改一下就好了，一共要改八处。

自己转换过来的有两个问题，

一是缺少头两层Input和Split，这个问题要修改deploy.prototxt文件开头为：

 
 layer {       
      
 name:               "data"       
      
 type:               "Input"       
      
 top:               "data"       
      
 input_param { shape: { dim:                dim:                dim:                dim:                } }       
      
 }       
     
    

二是后面几层的处理像素变成了600*600。

.bin 文件一定要用经过merge.py处理过的caffemodel转换！

——-【2017.11.16更新】———

晕了我之前一直在用6月刚发布的ncnn，

这两天移植工作交给我才发现官方的ncnn已经加入ssd的支持。

并且还加入的模型压缩，虽然只是从计算位数上做的压缩，并且对效果会有折扣，但也是很实用的。

——-【2017.11.20更新】———

自带make_mean.sh并不能求均值，发现有两个转lmdb工具，一个带annotation，一个不带。

ssd用的带annotation工具中detection方法转换的。

我就用老方法求了均值，使用build/tools/convert_imageset 和 build/tools/compute_iamge_mean

shell脚本代码：

先把图片转换成普通lmdb格式

 
 #!/bin/sh       
      
 set -e       
          
 size=       
          
 TOOLS=/home/hans/caffe/build/tools       
      
 cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[<span class="hljs-number">0</span>]} ) &amp;&amp; pwd )</div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="8"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="9"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">DATA_ROOT=<span class="hljs-string">"${cur_dir}/data/"       
      
 FILE_PATH=              "${cur_dir}/doc"</span></div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="11"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="12"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">echo <span class="hljs-string">"Creating train lmdb..."</span></div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="13"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="14"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="15"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">GLOG_logtostderr=<span class="hljs-number">1</span> $TOOLS/convert_imageset \       
      
 --resize_height=$size \</div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="17"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">    --resize_width=$size \       
      
 --shuffle=false \       
      
 $DATA_ROOT \</div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="20"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">    $FILE_PATH/train.txt \       
      
 $FILE_PATH/train_lmdb_mean</div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="22"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li></ol></code><div class="hljs-button" data-title="复制"></div></pre><br>计算均值，并将输出保存到mean.txt中<p></p><p></p><pre οnclick="hljs.copyCode(event)"><code class="language-python hljs"><ol class="hljs-ln"><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="1"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"><span class="hljs-comment">#!/bin/sh</span></div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="2"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="3"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">TOOLS=/home/hans/caffe/build/tools</div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="4"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line"> </div></div></li><li><div class="hljs-ln-numbers"><div class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="5"></div></div><div class="hljs-ln-code"><div class="hljs-ln-line">$TOOLS/compute_image_mean doc/train_lmdb_mean doc/mean.binaryproto               >&               | tee doc/mean.txt       
          
 echo               "Done."