詳細參考 Github上SSD教程：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239

測試及視覺化參考http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/52965281

http://www.cnblogs.com/EstherLjy/p/6863890.html

檢測目標，輸出文字資訊：

./.build_release/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_10000.caffemodel /home/wjt/my_work/ssd/caffe/data/test_image/test_image.txt

在影象上標註目標：

python examples/ssd/plot_detections.py /home/wjt/my_work/ssd/caffe/data/test_result/test_result.txt /home/wjt/my_work/ssd/caffe/ --labelmap-file data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt --save-dir data/test_result --visualize-threshold 0.6

注：注意路徑設定

問題彙總：

1.  No such file

./data/VOC0712/create_list.sh 出錯

原因及解決方法：資料集位置沒放置正確，將資料集按照源指令碼檔案說明的位置（/home/data/）放置，或者修改指令碼檔案中

2. ImportError：No module named _caffe （或者caffe.proto）

./data/VOC0712/create_data.sh

3.  checked failed： num_test_image_ <= names_.size() (4952 vs. 117)

原因及解決方法：ssd_pascal.py檔案中num_test_image引數沒有修改，將其修改為實際的117，同時還要修改的引數為num_classes，參考教程blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239

4. 訓練時loss=nan

原因及解決方法：由ssd_pascal.py執行生成的solver.prototxt中顯示的學習率base_lr=0.001，在ssd_pascal.py檔案中將base_lr設定為0.0001，loss變為正常數值

5. 中斷訓練再次訓練時，顯示 libcudart.so.8.0: canot open chared object file: No such file or directory

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

6. 訓練時出現 Check fialed: error == cudaSuccess(2 vs. 0)out of memory

原因及解決方法：GPU視訊記憶體被程式佔用或者之前的程序沒有正常結束，佔用著GPU視訊記憶體，使得用GPU訓練時視訊記憶體不足，用nvidia-smi命令檢視佔用視訊記憶體的程序PID，用kill -9 [PID]強制殺死程序。