1. 使用conda创建一个虚拟环境，名称以“caffe”为例
   因为他们的代码是用python2写的，所以选择2.7版本避免更多的问题。

conda create -n caffe python=2.7 -y
conda activate caffe

2. 下载GitHub上的caffe框架

git clone https://github.com/weiliu89/caffe
cd caffe
git checkout ssd

或者可以直接一步到位

git clone https://github.com/weiliu89/caffe -b ssd && cd caffe

3. 安装编译工具链
   Ubuntu 20.04默认的gcc等编译工具版本较高，需要降级到7或以下，否则会报编译工具版本过高的错误。

sudo apt install -y build-essential gcc-7 g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 10

4. 安装依赖

conda install -y cmake boost libboost boost-cpp glog gflags protobuf hdf5 lmdb leveldb libopencv scikit-image
sudo apt install -y nvidia-cuda-toolkit-gcc libatlas-base-dev

5. 编译pycaffe

mkdir build
cd build
cmake  ..  -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python`
make -j

6. 以Pascal VOC数据集为例
   注：[/path/to/caffe]代表第二步下载的caffe文件夹，注意替换。

# 下载模型
mkdir -p [/path/to/caffe]/models/VGGNet && cd [/path/to/caffe]/models/VGGNet
wget https://github.com/conner99/VGGNet/raw/master/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel

# 下载数据集
mkdir $HOME/data && cd $HOME/data
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

# 解压
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar

7. 创建数据集的LMDB文件

cd [/path/to/caffe]
bash ./data/VOC0712/create_list.sh
PYTHONPATH=$PWD/python bash ./data/VOC0712/create_data.sh

8. 需要修改的地方

   1. 使用的GPU
      如果只有一个GPU就改成gpus = "0"
      

   2. 调整batch_size（可选）
      

9. 训练
   首先需要下载模型文件

mkdir -p [/path/to/caffe]/models/VGGNet
wget -O [/path/to/caffe]/models/VGGNet/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel https://github.com/conner99/VGGNet/raw/master/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel

PYTHONPATH=$PWD/python python examples/ssd/ssd_pascal.py

1. Train

PYTHONPATH=$PWD/python python examples/ssd/ssd_pascal.py

2. Evaluate

PYTHONPATH=$PWD/python python examples/ssd/score_ssd_pascal.py

3. Example

PYTHONPATH=$PWD/python python examples/ssd/ssd_detect.py --image_file=/home/yinziming/Downloads/a.jpg