caffe-ssd环境搭建

1. 安装依赖

首先需要安装 Caffe 和一些相关的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2. 下载源码

下载 Caffe 的源码，建议使用 GitHub 上的官方仓库：

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git

3. 编译 Caffe

进入 Caffe 的根目录，然后执行以下命令进行编译：

cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
make all -j8
make test -j8
make runtest -j8

4. 下载预训练模型

下载 SSD 的预训练模型，可以从以下链接中选择：

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models

将下载好的模型放到 Caffe 的根目录下的 models 目录中。

5. 测试 SSD

在 Caffe 的根目录下执行以下命令，测试 SSD 的效果：

./build/tools/caffe test \
--model=models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt \
--weights=models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel \
--iterations=5000 \
--gpu=0

6. 使用 SSD

如果已经成功测试了 SSD，就可以在自己的代码中使用它了。需要引入以下头文件：

#include "caffe/caffe.hpp"
#include "caffe/util/db.hpp"
#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/common.hpp"
#include "caffe/net.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
#include "caffe/layers/input_layer.hpp"
#include "caffe/layers/conv_layer.hpp"
#include "caffe/layers/pooling_layer.hpp"
#include "caffe/layers/softmax_layer.hpp"
#include "caffe/layers/relu_layer.hpp"
#include "caffe/layers/detection_output_layer.hpp"

然后可以通过以下方式加载模型：

caffe::Net<float> net("models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt", caffe::TEST);
net.CopyTrainedLayersFrom("models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel");

最后就可以使用 SSD 进行目标检测了。