深度學習網絡的調試

場景分類網絡：

1、Alexnet網絡：花卉分類，參照博客一
2、GoogLeNet網絡：參照博客二，遇到cudnn問題上篇博客講過

目標檢測網絡：

1、SSD網絡

（沒有自己數據集，無法測試）調試源碼，參考博客三、博客四，遇到問題：
（1）、添加測試代碼：出現 File “test.py”, line 52, in (module) from nets import ssd_vgg_300, ssd_common, np_methods ImportError: No module named ‘nets’
原因：是目錄位置不對，是…/ ，具體位置如下


（2）更改檢測目標Id爲名字：出現目錄名稱無效
更改：將import tensorflow.models.SSD_Tensorflow_master.datasets.pascalvoc_2007 as pas
改爲：from datasets import pascalvoc_2007 as pas
訓練等做了（再來補充）

2、YOLOv3

目標檢測據說快如閃電，也是one stage代表。

檢測

依據作者github下的說明及量子位推送參考，很容易實現了。

訓練

暫時沒有自己數據集，嘗試一下VOC、COCO作爲學習，在windows下的YOLOv3訓練比較少。

• VOC

  主要參考博客，VOC一直報路徑問題，so我就把它設置爲絕對路徑了
  

• COCO

  
  可是extract_coco文件沒有了，暫時擱置了，會了來填坑，或者用自己的數據來

Fast MaskRCNN

參照博客和作者的readme
1、coco網站打不開，好像要翻牆，下載annotation，找了這些博客a、博客b
2、Go to ./libs/datasets/pycocotools

打開文件下的makefile.
第一步出錯：cl: 命令行 error D8021 :無效的數值參數“/Wno-cpp” 和 cl: 命令行 error D8021 :無效的數值參數“/Wno-unused-function” ；方法：參照博客，暴力刪除（我就奇怪了，faster rcnn編譯時候就沒出現）