前言
1.用过Caffe的GooglNet做图像分类的相关项目，比起传统的办法，效果要好很，在目标检测这块，之前也用传统的HOG加SVM实现过车辆，行人和马匹的检测，但正样本要上万图像，才能达到能应用到项目上的准确率。
2.Caffe-SDD是一个深度学习框架，在目标检测识别这块应用还是很广的，接下来我会把Caffe-SSD的编译配置、标注图像、训练自己模型、在项目中使用自己的整个流程写下来。
3.我配置的环境是win7 64位，Visual Studio 2013Professional，Python3.5，Anaconda3.4,因为只跑CPU版本，所以没有配置CUDA库。
一、环境安装
1.安装Anaconda3.4，目前官方的版本是Anaconda 3.7和2.7，就是说内置了 Python2.7和3.6。caffe不支持python 3.6。所以我在这里安装了Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe，直接按提示安装就可以了。
安装完成在开始栏看到如下：
打开Anaconda Prompt,查看python版本，输入python --version，可以看到Python的版本。
2.安装VS2013,我这里只安装了相关的C++模块。
3.下载Caffe-SDD,官网下载，下载之后解压到自己要用的文件夹。
二、编译Caffe-SSD
1.打开文件夹下的windows目录，把CommonSettings.props.example重命名成CommonSettings.props，用记事本打开，我用的是CPU版本，所以把CpuOnlyBulid改成true，把CuDNN改成false,保存。
2.用VS2013打开Windows目录下的caffe.sln，把libCaffe设置成启动项，然后点重新生成。这里会下载一些相关的库，比如boost,opencv等，要一定的时间，看个人网速。
3.错误解决
(1)错误:error C1083: 无法打开源文件: “…\src\caffe\3rdparty\hungarian.cpp”: No such file or directory.
解决方法，从我上传的代码里面把这两个文件复制到的工程下相关路径，资源地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/11124997
（2）没有生成object文件，打开项目属性，把警告视错误改成否。
4.重新生成，完成编译。
结语
1.以上Caffe-SSD在Windows下配置完成，之后就是如何应用Caffe-SSD做相关的训练和学习了。
2.关于Caffe-SSD配置遇到的问题，都可以加这个群(487350510)互相讨论学习。