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系统：ubuntu15.04，GPU:TiTanX，CUDA8.0，cudnn5.1
编译方式：①进入CCF_sign_code/caffe文件夹下，执行指令：makeall–j8makepycaffe
②进入CCF_sign_code/lib文件夹下，执行指令：make
1，数据集解压到文件夹dataset下,其包含train_images,test_images,train.csv
2，运行tools/generate_csv.py,生成所需的
ImageList1.txt,ImageList_GT_CorData1.txt
ImageList1.txt:记录图像的相对位置
ImageList_GT_CorData1.txt:图像的相对位置、目标个数、目标坐标(x1,y1,x2,y2)
全局路径的定义在lib/datasets/factory.py,变量：devkit
3，运行tools/crop_images.py，实现把一张原图裁剪为有的四个图像，并生成相应的
ImageList.txt,ImageList_GT_CorData.txt，这样做可以减小GPU消耗显存，同时可适当放大
训练时图像的sca,提升小目标的检测效果。
4，可做数据augment
①运行tools/augmente_image.py，实现把上的小目标（30*30）粘贴在随机位置
上，可提升小目标的检测效果。
②运行tools/augmente_image2.py，实现把分别在横向、纵向上伸缩(伸缩倍数:0.8,1.2)
5，开始训练模型，有三个模型：
①基于vgg16_conv4的FasterRCNN
②基于vgg16_conv5的FasterRCNN
③基于resnet50的R-FCN。
在根目录下，可分别运行以下命令训练这三个模型
①./experiments/scripts/train_sign_faster_rcnn_end2end_vgg16_conv4.sh0VGG16_conv4
②./experiments/scripts/train_sign_faster_rcnn_end2end_vgg16_conv5.sh0VGG16_conv5
③./experiments/scripts/rfcn_end2end_ohem_resnet50.sh0ResNet50
训练的模型在云盘（：：x49i），并解压
在output/rfcn_end2end_ohem/SignTrain/下，用于测试集图像检测。
系统:ubuntu15.04,GPU:TiTanX,CUDA8.0,cudnn5.1编译方式:1进入
CCF_sign_code/caffe文件夹下,执行指令:makeall–j8makepycaffe2进入
CCF_sign_code/lib文件夹下,执行指令:make
1、数据集解压到文件夹dataset下，其包含train_images、test_images、train.csv
2、运行tools/generate_csv.py，生成需要的ImageList1.txt、
ImageList_GT_CorData1.txtImageList1.txt:记录图像的相对位置
ImageList_GT_CorData1.txt:图像的相对位置、目标个数、目标坐标(x1,y1,
x2,y2)全局路径的定义在lib/datasets/factory.py,标志:devkit
3、运行tools/crop_images.py，实现把一张原图完成为有
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