ssd训练2007voc

训练SSD模型需要准备数据集、配置文件、训练脚本等。

1. 准备数据集
从官网上下载2007年的PASCAL VOC数据集，并解压到指定目录下。下载链接：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/

2. 配置文件
在SSD官方代码中，已经提供了VGG网络的配置文件，可以直接使用。将ssd.pytorch/models/vgg_ssd.py文件中的NUM_CLASSES改为数据集中物体类别数目（VOC数据集中为20），并保存为新的配置文件。

3. 训练脚本
在ssd.pytorch目录下，创建一个train.py文件，用于训练模型。代码如下：

import os
import sys
import argparse
import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from models import build_ssd
from datasets import PascalVOCDataset
from utils import train_ssd

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Train SSD on VOC dataset')
    parser.add_argument('--data_path', default='datasets/VOCdevkit/VOC2007', help='Path to VOC dataset')
    parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size for training')
    parser.add_argument('--num_workers', default=4, type=int, help='Number of workers used in data loading')
    parser.add_argument('--lr', default=1e-3, type=float, help='Learning rate')
    parser.add_argument('--momentum', default=0.9, type=float, help='Momentum')
    parser.add_argument('--weight_decay', default=5e-4, type=float, help='Weight decay')
    parser.add_argument('--num_epochs', default=120, type=int, help='Number of training epochs')
    parser.add_argument('--save_folder', default='weights/', help='Directory for saving model weights')
    return parser.parse_args()

def main():
    args = parse_args()
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    # Create model
    model = build_ssd('train', 300, 20)
    model.to(device)

    # Create optimizer
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay)

    # Create dataset
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    train_dataset = PascalVOCDataset(args.data_path, split='trainval', transform=transform)
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn, num_workers=args.num_workers)

    # Train model
    train_ssd(model, train_loader, optimizer, device, args.num_epochs, args.save_folder)

if __name__ == '__main__':
    main()

4. 开始训练
在终端中运行以下命令，开始训练模型：

python train.py --data_path datasets/VOCdevkit/VOC2007 --batch_size 32 --num_workers 4 --lr 1e-3 --momentum 0.9 --weight_decay 5e-4 --num_epochs 120 --save_folder weights/

其中，--data_path为数据集路径，--batch_size为批次大小，--num_workers为数据加载时使用的进程数，--lr为学习率，--momentum为动量参数，--weight_decay为权重衰减系数，--num_epochs为训练轮数，--save_folder为保存模型权重的目录。

5. 测试模型
在终端中运行以下命令，测试模型的准确率：

python test.py --trained_model weights/ssd300_voc2007.pth --save_folder results/ --visual_threshold 0.5

其中，--trained_model为已经训练好的模型权重文件路径，--save_folder为测试结果文件保存的目录，--visual_threshold为可视化结果的阈值。

以上就是在VOC2007数据集上训练SSD模型的步骤。