# ssd_pytorch1-7

**Repository Path**: qingwang1987/ssd_pytorch1-7

## Basic Information

- **Project Name**: ssd_pytorch1-7
- **Description**: use voc datasets
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-01-19
- **Last Updated**: 2023-10-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: SSD, PyTorch

## README

SSD_pytorch1.7+voc
本项目来源于amdegroot/ssd.pytorch的高质量复现，并借鉴了其他优秀工作者，本项目删除了coco数据集部分，仅使用ssd300对voc数据集进行测试，并说明了自己数据集的使用。
本项目运行平台ubuntu20.04+cuda10.1+cudnn7.6.5+pytorch1.7.1+torchvision0.8.2。
test是对标准voc数据集的测试图片进行测试，predict是在test基础上简单修改，实现对自己文件夹中的单张或多张图片的检测。
每个文件添加了详细的中文注释。
训练了100万轮的voc 21类的模型下载地址
https://share.weiyun.com/lVT4uoBa





以下数据集处理过程仅针对SSD模型：

1.前提假设：已完成了样本图片（图片大小不一定是300*300）的收集，并使用labelimg等工具对图片进行了标注，得到了相应的xml文件，放到了对应的Annotations和JPEGImages文件价

train.py 训练的主程序，需要填写VOC_ROOT也就是VOC数据集所在目录，默认放在了.data/文件夹下，文件结构为data下包含4个子文件夹。
VOC2007与VOC2012在训练中都会用到。
VOC_ROOT路径在voc0712.py中设置时注意，在训练与test时是不一样的