使用视网膜图片,自己标label,基于ssd模型训练自己的object detector
注意,配置protoc执行pre.sh
./protoc_3.3/bin/protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. #一定要在object_detection的上一级目录!!!
到 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
下载ssd_mobilenet_v1_coco模型
解压
tar -xf ssd_mobilenet_v1_coco*.tar.gz
python xml_to_csv.py
python generate_tfrecord.py --csv_input=data/Drlabels.csv --output_path=data/Drtrain.record
生成*.record文件 record
编辑 Dr-object-detection.pbtxt文件, 具体查看pbtxt
vi Dr-object-detection.pbtxt
到download ssd_mobilenet_v1_coco.config 下载 ** config ** 文件,修改修改config
vi ssd_mobilenet_v1_coco.config
mkdir training
mv ssd_mobilenet_v1_coco.config training/
执行** train.ipynb **(奇怪的是,在jupyter notebook 上执行才不会报错,matplotlib的原因)