ssd目标检测训练自己的数据集

要训练自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 首先，复制原有的训练脚本，以便修改适应你的数据集。在终端中输入以下命令：

cd ~/work/ssd
cd examples/ssd
cp ssd_pascal.py ssd_traffic.py

这将会复制原有的训练脚本`ssd_pascal.py`并将其命名为`ssd_traffic.py`。你可以根据自己的需要修改这个脚本。

2. 修改训练脚本`ssd_traffic.py`来适应你的数据集。你可以通过编辑这个脚本来修改数据集的路径、标签格式以及其他相关配置。

3. 下载并配置最新的SSD代码。在终端中输入以下命令：

git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd
cd ~/work/ssd
git checkout ssd

这将会下载最新的SSD代码并切换到SSD分支。

4. 准备你的数据集。确保你的数据集符合SSD的要求，包括使用标签XML格式和使用PyTorch模型。你可以根据自己的需要下载和准备疲劳驾驶目标检测数据集和训练好的模型，比如`fdd-dataset.zip`和`ssd300_VOC_100000.pth`等。

5. 根据你的数据集和训练脚本的配置，运行训练脚本以训练你的数据集。在终端中输入以下命令：

python ssd_traffic.py

这将会开始训练过程，使用你的数据集和配置文件进行目标检测模型训练。你可以根据需要进行参数的调整和训练过程的监控。

注意：以上步骤假设你已经安装了相关的依赖和环境，并且已经正确配置了SSD代码和数据集路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [目标检测算法SSD之训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_34026484/article/details/85889493)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [疲劳驾驶目标检测数据集和训练好的模型](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87612804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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