【SSD】pytorch版本的SSD训练

调试的代码源码：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch

环境：

• python3.7
• cuda10.0
• cudnn7
• pytorch1.2.0
• torchvision0.4.0

问题1

使用的是VOC，没有COCO数据，那么就需要将COCO的部分注释掉，如果不注释就会报错。

解决方法

将train.py中的COCO的部分直接注释掉，修改如下

    # if args.dataset == 'COCO':
    #     if args.dataset_root == VOC_ROOT:
    #         if not os.path.exists(COCO_ROOT):
    #             parser.error('Must specify dataset_root if specifying dataset')
    #         print("WARNING: Using default COCO dataset_root because " +
    #               "--dataset_root was not specified.")
    #         args.dataset_root = COCO_ROOT
    #     cfg = coco
    #     dataset = COCODetection(root=args.dataset_root,
    #                             transform=SSDAugmentation(cfg['min_dim'], MEANS)
    #                             )
    # elif args.dataset == 'VOC':
    #     if args.dataset_root == COCO_ROOT:
    #         parser.error('Must specify dataset if specifying dataset_root')
    #     cfg = voc
    #     dataset = VOCDetection(root=args.dataset_root,
    #                            transform=SSDAugmentation(cfg['min_dim'], MEANS)
    #                            )

    cfg = voc
    dataset = VOCDetection(root=args.dataset_root,
                           transform=SSDAugmentation(cfg['min_dim'], MEANS)
                           )

 将data\__init__.py中的COCO部分注释掉：

# from .coco import COCODetection, COCOAnnotationTransform, COCO_CLASSES, COCO_ROOT, get_label_map

将data\config.py中的HOME目录修改：

# gets home dir cross platform
# HOME = os.path.expanduser("~")
HOME =  r"E:\standard_data\voc"

将data\voc0712.py的VOC_ROOT目录修改为：

VOC_ROOT = osp.join(HOME, "VOC2007_ORI\\VOCdevkit\\")

问题2

在ssds检测项目中，其中求损失的multibox_loss.py中遇到一个bug，错误为：

IndexError: The shape of the mask [32, 2990] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [95680, 1] at index 0

报错代码出现在：

loss_c[pos] = 0

其中，pos和loss_c的尺寸维度分别是：

loss_c.size torch.Size([95680, 1])
pos.size torch.Size([32, 2990])

解决方法

在multibox_loss.py中的97行左右，将

loss_c[pos] = 0 # filter out pos boxes for now

改为

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loss_c[pos.view(-1)] = 0  # filter out pos boxes for now

问题3

 出现问题地点

        loc_loss += loss_l.data[0]
        conf_loss += loss_c.data[0]
        if iteration % 1 == 0:
            print('timer: %.4f sec.' % (t1 - t0))
            print('iter ' + repr(iteration) + ' || Loss: %.4f ||' % (loss.data[0]), end=' ')

解决方法

将上面问题地点修改为

        loc_loss += loss_l.detach()
        # conf_loss += loss_c.data[0]
        conf_loss += loss_c.detach()
        if iteration % 1 == 0:
            print('timer: %.4f sec.' % (t1 - t0))
            print('iter ' + repr(iteration) + ' || Loss: %.4f ||' % (loss.detach()), end=' ')