SSD配置
1、clone作者github下的caffe文件包
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd(出现“分支”则说明copy-check成功...作者caffe目录下有三个分支fcn/master/ssd, 利用git checkout来切换分支，否则只有master目录下的文件，这一步特别重要，一定不能省略)
2.修改Makefile和Makefile.config 文件（和配置caffe过程中的修改一样，具体可参考caffe编译中的python问题）
3.编译，编译的时候有两种选择
1) 网上很多教程说需要cmake，其实不用cmake，直接make （亲测有效）
make all –j512 make runtest make pycaffe
2) 当然如果make后失败，可以采用这种第二种方法（如果已经make过了，首先记得make clean）
mkdir build cd build cmake .. make all –j512 make install make runtest #这一步不是必须的 make pycaffe
tips：使用第二种方法时，这里由于博主使用的电脑没有安装cudnn，于是在make all 的时候出现了很多关于cudnn的错误，解决这个问题的方法是修改CMakeList.txt的下面这一句，将ON改成OFF。
caffe_option(USE_CUDNN"Build Caffe with cuDNN library support" OFF IFNOT CPU_ONLY)
训练
1. 下载预训练模型
http://cs.unc.edu/~wliu/projects/ParseNet/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel
放到caffe/models/VGGNet/路径下
2. 准备数据集
1)下载数据集caffe/data/路径下
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
2)解压数据
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar tar –xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
数据解压后会得到一个名为VOCdevkit的文件夹，里面存放了VOC2007和VOC2012两个数据集的数据。
3)接下来生成lmdb文件以及label文件。
./data/VOC0712/create_list.sh ./data/VOC0712/create_data.sh
tips:这里注意需要修改data/VOC0712/create_list.sh和 data/VOC0712/create_data.sh里面的路径，将root_dir改为自己路径
训练
执行
cd caffe python examples/ssd/ssd_pascal.py
tips：一定要在caffe路径下执行，否则会出现找不到caffe的错误。
遇到的问题
1) 配置SSD-caffe出现“ AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap'”
这是由于caffe的Python环境变量未配置好，可按照下面方法解决：
echo "exportPYTHONPATH=/home/huster/xxp/ssd/caffe/python" >> ~/.profile source ~/.profile echo $PYTHONPATH #检查环境变量的值
2 配置SSD-caffe测试时出现“Check failed: error ==cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal”
这是由于GPU数量不匹配造成的，如果训练自己的数据，那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id 项改为自己的GPU块数，一块就是0，两块就是1，以此类推。
但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py，所以需要改此代码。相关配置训练方法请参看转载博文：http://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78427446
解决方法：将ssd_pascal.py文件中第332行gpus= "0，1，2，3"的GPU选择改为gpus = "0"，后面的1，2，3都删掉即可。再次训练即可。
当然，由于博主只有一块GPU且电脑运行内存有限，还需要将ssd_pascal.py文件中的337行batch_size= 32和338行accum_batch_size= 32都改小一倍，即更改批量大小，不然会出现“Check failed: error == cudaSuccess(2 vs. 0) invalid ...”的错误。
终于能开始训练了。剩下的下次更新。
感谢以下博客：
【1】https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4
【2】https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78432943