SSDcaffe实验

参考博客：https://blog.csdn.net/samylee/article/details/51822832

将kitti_detec数据转化成VOC格式：比例为8:1：1(原始训练集)

它由7481个训练图像（有标签）和7518个测试图像（无标签）组成。 该基准使用二D边界框重叠来计算用于检测的精确召回曲线，并计算定位相似性以评估鸟瞰视图中的定位估计。

训练阶段：

预训练模型：VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel

detect_eval:   0.689 mAp

实验结果：

实验总结：

1.需要删除/home/.../caffe/models/VGGNet/KITTI/SSD_300x300路径下的临时文件，不然会从中断点继续执行。

遇到的错误：

I0216 10:16:31.513517 16036 sgd_solver.cpp:138] Iteration 50, lr = 0.001

损失值溢出，从网上找来的意见是修改base_lr，乘以0.1，改为0.0001

只是修改solver.prototxt中的参数，重新执行后base_lr没有改变，但是mbox_loss没有再出现=nan的情况

ctrl+c中断程序后，再重新执行，需要删除/home/idc/deep/gjj/caffe/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300路径下的临时文件，不然会从中断点继续执行。