caffe_ssd训练衣服鞋分类

数据制作教程：http://blog.****.net/sinat_30071459/article/details/50723212

github 训练教程：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

我们使用的是xml文件

1、保存xml到Annotations

新建一个文件夹，名字为Annotations，将xml文件全部放到该文件夹里。

2、将训练图片放到JPEGImages

新建一个文件夹，名字为JPEGImages，将所有的训练图片放到该文件夹里。 

3、ImageSets\Main里的四个txt文件

新建文件夹，命名为ImageSets，在ImageSets里再新建文件夹，命名为Main。

我们可以通过xml名字(或图片名)，生成四个txt文件，即：

Annotations2v3t_2w_New.m，matlab文件用来生成train.txt, test.txt, trainval.txt, val.txt 四个文件（注意路径更改）。

create_train_test_txt.py是python生成txt的代码，注意路径修改以及为python3代码。

txt文件中的内容为：

1. 000005  

2. 000027  

3. 000028  

4. 000033  

5. 000042  

6. 000045  

7. 000048  

8. 000058  

即图片名字（无后缀）,test.txt是测试集，train.txt是训练集，val.txt是验证集，trainval.txt是训练和验证集.VOC2007中，trainval大概是整个数据集的50%，test也大概是整个数据集的50%；train大概是trainval的50%，val大概是trainval的50%。

这四个txt放在ImageSets\Main中。

4、修改lablemap_voc.prototxt文件label标签与展示。

5、使用create_list_hlg_fashion.sh产生list文件（注意路径修改）

6、使用create_data_hlg_fashion.sh产生lmdb文件（注意路径修改）

7、ssd_pascal_hlg_people_up_down_full_back.py修改生成训练网络描述层

8、训练命令开始训练

结果

注意：两个数据集不能轻易地混合使用训练，切记！标签必须在同一个xml文件内，不然会使在不同的数据集上不同的负样本，从而相互影响！否则会出现Missing true_pos label:的问题。

参考：http://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4