Caffe-SSD迁移学习及train.protxt修改方法

在使用Caffe-SSD进行迁移学习时，首先需要进行一些修改。首先，需要修改train.protxt文件，将数据源路径指定为emotor_lmdb1105，并将label_map_file设置为pascal_label_map.pr。同时，需要进行环境准备工作，包括操作系统为Ubuntu16.04，GPU为TITAN Xp，以及安装caffe和MobileNet-SSD相关的依赖。在编译Caffe-SSD时，没有选择python接口，但事后发现可能添加python接口会更加方便。工作目录使用的是MobileNet-SSD中的教程。 为了统一数据集格式，准备数据集时都按照VOC2007数据集的格式，并将其放到caffe-ssd/data/VOC1105目录下。具体包括caffe-ssd:data:VOC1105:create_list.sh、pascal_label_map.prototxt、VOCdevkit:VOC1105:Anotations:all.xml、ImageSets:trainval.txt、test.txt、JPEGImages:all pics.jpg等。 在整个流程中，迁移学习需要对模型进行微调，以适应新的数据集。这意味着需要重新训练部分模型参数，同时保持原有模型已经学到的知识。这样一来，迁移学习可以使得在新任务上的训练变得更加高效，因为模型不需要从零开始学习任务相关的知识，而是利用之前学到的相关知识进行微调。这在实际应用中非常有用，因为很多时候我们并不会从头开始构建一个完全新的模型，而是在已有的模型的基础上进行一些微调，以满足新的需求。 在进行迁移学习时，还需要注意一些问题。首先，需要确保原始数据集和目标数据集在特征空间上是相似的，这样迁移学习才会取得较好的效果。其次，微调的过程中需要控制训练过程，避免出现过拟合等问题。另外，需要对模型进行评估和验证，以确保训练的模型效果符合预期。 总的来说，在Caffe-SSD上进行迁移学习需要进行文件修改和环境准备，同时需要注意微调的细节和评估验证过程。迁移学习本身是一个研究热点，它通过利用已有知识来加速新任务的学习过程，有着广泛的应用前景，也是深度学习领域的一个重要研究方向。