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ssd训练自己的数据集

2022-07-16 14:16:00 【reset2021】

基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。(该专题以操作为主）

SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快。

这篇文档主要讲述怎样用SSD算法来实现对自己数据集的训练步骤，以及一些可能遇到问题的解决方案。

源码采用开源代码，链接如下：

代码结构如下图所示

1、准备数据集

需要准备VOC格式的数据集（以VOC格式数据集为例）

2、修改相应的数据处理函数

① 本文采用的是自己的数据集，所以需要修改data目录下的voc0712.py

主要修改新数据集中目标类别与新数据集的路径

VOC_CLASSES = (  # always index 0
    'mask

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