ssd训练自己的数据

在使用SSD（Single Shot MultiBox Detector）进行训练之前，你需要按照以下步骤准备自己的数据：
1. 创建一个包含训练图像和相应标签的数据集文件夹。
2. 将图像和标签放入对应的文件夹中。图像应该是彩色图片（三通道图片），标签应该是与图像对应的物体边界框和类别信息。
3. 将数据集文件夹转换成TFRecord格式，这是TensorFlow常用的数据格式。你可以使用提供的代码中的脚本来完成这一步骤。

接下来，你可以根据以上提供的引用中的指令来训练自己的数据集。其中，你需要修改一些数值以适应你的数据集。例如，你需要修改DATASET_DIR为你的数据集文件夹的路径，修改TRAIN_DIR为你想保存训练结果的文件夹路径，修改CHECKPOINT_PATH为预训练模型的路径。

此外，引用中提到了一个问题，SSD只能处理彩色图片，所以如果你的数据集是黑白图片，你需要对图像进行处理以适应SSD的训练要求。

引用是一份SSD TensorFlow训练教程的引用，你可以参考它来了解更多关于SSD训练的信息和经验分享。