硬件配置：GTX 1080

第一部分：py-faster-rcnn(失败)

===================装环境

1.安装nvidia-docker

2.docker pull linkernetworks/caffe-ssd:8.23

3.拉取py-faster-rcnn里面的caffe-fast-rcnn

4.安装sudo apt-get install libatlas-base-dev(不然编译caffe时候出错/usr/bin/ld:cannot find -lcblas和latlas)

5.进入caffe-fast-rcnn,复制Make.config.example为Make.config并修改USE_CUDAA=1,WiTH_PYTHON_LAYER=1，然后 make -j8且 make pycaffe

6.放数据VOC集到py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007里

==================================修改数据集

7.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/你想训练的网络/faster_rcnn_end2end/train.prototxt

修改84->你自己的(数据集类别数+1)*4; 数字21->你自己的数据集类别数+1

8.同上文件夹的solver.prototxt迭代次数？

9./py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py中的约33行处的类别

10.在/py-faster-rcnn/data/文件夹下新建一个imagenet_models文件夹，将预训练模型放进去

11.pip install easydict 且pip install opencv-python

13.下载imagenet_models.tgz和faster_rcnn_models.tgz（百度找下），imagenet_models放到py-faster-rcnn/data下

15解决smooth_l1_loss_param的错误。。解决不来

16../experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 ZF pascal_voc

-------------------------------------步骤解析

4.这个faster rcnn里的caffe里cuda版本和本机对不上吧

13.todo：上传imagenet_models.tgz到百度云

14.先是用了这个链接https://www.cnblogs.com/rainsoul/p/8662919.html，还是错，于是换第二个链接

第二个链接中其中第二个方法麻烦，而且博主没说清楚，弄了失败；再尝试第一个方法成功,可是出现了第15.的错误

放弃以上

第二部分：weiliu89/caffe里的SSD

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~SSD训练

1.拉取weiliu89/caffe

cd caffe之后，git checkout ssd

2.解决caffe make报错：/usr/include/boost/property_tree/detail/json_parser_read.hpp:257:264: error: ‘type name’ declared as function returning an array：

预训练模型：链接: https://pan.baidu.com/s/1IzLh-YcW52tseZUldcEEhg 提取码: rprn

4.按3.链接继续修改，运行：python ./examples/ssd/ssd_pascal.py 2>&1 | tee ssd_train_log.txt 开始训练

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第二步的报上有人说升级gcc,升级后还是报错gcc version later than 5.3 are not supported；不过按上面的链接修改/usr/include/boost/property_tree/detail/json_parser_read.hpp就可以了