caffe生成voc格式lmdb

要訓練ssd基本都是在liu wei框架下改，生成lmdb這一關照葫蘆畫瓢總遇坑，記錄之：

1. labelmap_voc.prototxt要根據自己的分類修改，比如人臉檢測改成這樣：

item {
  name: "none_of_the_above"
  label: 0
  display_name: "background"
}
item {
  name: "face"
  label: 1
  display_name: "face"
}

這里只有兩類：背景、臉，因此訓練的時候也要記得num_classes改成2（20分類的voc是21）

2. 路徑一定要寫對，確認路徑寫對的情況下如果還是報找不到的錯可能是字符問題。

解決方案是在兩行sed中間加上一行：

 sed -i "s/^/$name\/JPEGImages\//g" $img_file                                     
 sed -i 's/^M//g' $img_file                                                       
 sed -i "s/$/.jpg/g" $img_file  

其中^M不是鍵盤直接輸入的，是ctrl+v ctrl+M連續輸入

3. 默認是jpg格式文件，如果是png，需要改兩個地方：

creat_list.sh里：

sed -i "s/$/.jpg/g" $img_file 

creat_data.sh

extra_cmd="--encode-type=jpg --encoded"   

剩下的可能就是xml格式不對，比如<name>face<name>等處在生成xml時候搞錯了;

執行creat_data.sh時經常會報bounding box irregular，不知道對結果有什么影響，能用。

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faster rcnn給了python腳本處理，在./lib/dataset目錄下，所以不用提前生成lmdb，把pascal_voc格式的數據拷貝到./data/VOCdevkit2007目錄下即可，參考這里修改基本上可以滿足訓練要求。