samylee的ssd_pascal文件

from __future__ import print_function
import caffe
from caffe.model_libs import *
from google.protobuf import text_format

import math
import os
import shutil
import stat
import subprocess
import sys

# Add extra layers on top of a “base“ network （e.g. VGGNet or Inception）.
def AddExtralayers（net use_batchnorm=True）:
    use_relu = True

    # Add additional convolutional layers.
    from_layer = net.keys（）[-1]
    # TODO（weiliu89）: Construct the name using the last layer to avoid duplication.
    out_layer = “conv6_1“
    ConvBNlayer（net from_layer out_layer use_batchnorm use_relu 256 1 0 1）

    from_layer = out_layer
    out_layer = “conv6_2“
    ConvBNlayer（net from_layer out_layer use_batchnorm use_relu 512 3 1 2）

    for i in xrange（7 9）:
      from_layer = out_layer
      out_layer = “conv{}_1“.format（i）
      ConvBNlayer（net from_layer out_layer use_batchnorm use_relu 128 1 0 1）

      from_layer = out_layer
      out_layer = “conv{}_2“.format（i）
      ConvBNlayer（net from_layer out_layer use_batchnorm use_relu 256 3 1 2）

    # Add global pooling layer.
    name = net.keys（）[-1]
    net.pool6 = L.Pooling（net[name] pool=P.Pooling.AVE global_pooling=True）

    return net


### Modify the following parameters accordingly ###
# The directory which contains the caffe code.
# We assume you are running the script at the CAFFE_ROOT.
caffe_root = os.getcwd（）

# Set true if you want to start training right after generating all files.
run_soon = True
# Set true if you want to load from most recently saved snapshot.
# Otherwise we will load from the pretrain_model defined below.
resume_training = True
# If true Remove old model files.
remove_old_models = False

# The database file for training data. Created by data/VOC2007/create_data.sh
train_data = “examples/VOC2007/VOC2007_trainval_lmdb“
# The database file for testing data. Created by data/VOC2007/create_data.sh
test_data = “examples/VOC2007/VOC2007_test_lmdb“
# Specify the batch sampler.
resize_width = 300
resize_height = 300
resize = “{}x{}“.format（resize_width resize_height）
batch_sampler = [
        {
                ‘sampler‘: {
                        }
                ‘max_trials‘: 1
                ‘max_sample‘: 1
        }
        {
                ‘sampler‘: {
                        ‘min_scale‘: 0.3
                        ‘max_scale‘: 1.0
                        ‘min_aspect_ratio‘: 0.5
                        ‘max_aspect_ratio‘: 2.0
                        }
                ‘sample_constraint‘: {
                        ‘min_jaccard_overlap‘: 0.1
                        }
                ‘max_trials‘: 50
                ‘max_sample‘: 1
        }
        {
                ‘sampler‘: {
                        ‘min_scale‘: 0.3
                        ‘max_scale‘: 1.0
                        ‘min_aspect_ratio‘: 0.5
                        ‘max_aspect_ratio‘: 2.0
                        }
                ‘sample_constraint‘: {