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ssd300训练crowdhuman数据集

时间: 2023-12-30 14:03:29 浏览: 150

1. 下载CrowdHuman数据集 - 下载数据集：http://www.crowdhuman.org/download.html - 解压数据集 2. 安装相关依赖 - 安装pycocotools ```bash pip install pycocotools ``` - 安装tensorflow-gpu ```bash pip install tensorflow-gpu==1.15 ``` - 安装keras ```bash pip install keras==2.2.5 ``` - 安装opencv-python ```bash pip install opencv-python ``` 3. 准备数据 - 创建train.txt和val.txt文件，其中每个文件包含CrowdHuman数据集的训练和验证图像路径 - 创建CrowdHuman的类别标签文件crowdhuman.names，其中每行包含CrowdHuman数据集的类别名称 4. 修改配置文件 - 修改ssd300的配置文件，如ssd300_crowdhuman.cfg - 修改num_classes为CrowdHuman数据集的类别数 - 修改train和val文件的路径 - 修改crowdhuman.names文件的路径 5. 开始训练 ```bash python train_ssd.py --dataset_type=voc --dataset=voc --net=ssd300 --batch_size=32 --epochs=100 --freeze_base_network=False --initial_epoch=0 --steps_per_epoch=10000 --validation_steps=5000 --tensorboard_dir=./logs --checkpoint_dir=./checkpoints --annotation_type=crowdhuman --annotation_file=./train.txt --val_annotation_file=./val.txt --classes=./crowdhuman.names ``` 6. 预测结果 ```bash python predict.py --model=./checkpoints/ssd300_crowdhuman.h5 --classes=./crowdhuman.names --image=./test.jpg --confidence=0.5 ``` 7. 可视化结果 ```bash python visualize.py --model=./checkpoints/ssd300_crowdhuman.h5 --classes=./crowdhuman.names --image=./test.jpg --confidence=0.5 ```

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