SSD训练自己的数据集 Ubuntu16.04
环境：Ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn6
一、制作自己的数据集
https://github.com/whlook/VOCMaker
imgs存放所有的原始图片
JPEGImage 存放所有的训练集图片。
（1）首先运行rename.py文件
运行rename.py 脚本来生成基本目录并将图片命名转换成标准格式存放在JPEGImages中
（2）打开vs 2017
运行文件并进行标注，
“O”完成标注并生成对应的xml文件，对应在Annotations文件夹下。
（3）运行txt脚本，
在Main文件夹下生成对应的xml文件。
test.txt中保存的是测试所用的所有样本的名字，不过没有后缀（下同）,一般测试的样本数量占总数据集的50%
train.txt中保存的是训练所用的样本名，样本数量通常占trainval的50%左右
trainval.txt中保存的是训练验证样本，是上面两个的总和，一般数量占总数据集的50%
val.txt中保存的是验证所用的样本名，数量占trainval的50%左右
扩充数据
(1)
# -*- codin: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This is a temporary script file.
"""
##t图片旋转90.180.270
from PIL import Image
for n in range (1,4):
for m in range (1,82):
im = Image.open(r"E:/yogart/5.4/%06d.jpg" %m)
im = im.rotate(90*n)
im.save(r"E:\yogart\5.4trian/%06d-%d.jpg" % (m, n))
(2)keras