首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上参考的代码的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 为什么要使用pytorch复现呢,因为好多大佬的代码对于萌新真的 ...
本文目的:介绍一个超赞的项目 用Keras来实现SSD算法。 本文目录: 前言 如何训练SSD模型 如何评估SSD模型 如何微调SSD模型 其他注意点 前言 我在学习完SSD算法之后,对具体细节有很多的疑惑,记录如下: SSD的网络是怎么实现的 已有的数据是什么样子的 如何把一张图像打散成anchors 如何根据标注把各anchors打上标签 正负样本是如何定义的 匹配策略是咋回事 困难负样本挖掘 ...
2019-12-15 20:08 0 777 推荐指数:
首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上参考的代码的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 为什么要使用pytorch复现呢,因为好多大佬的代码对于萌新真的 ...
在上一篇的博客讲述了SSD的原理,这一篇主要是讲解keras的实现。 keras代码的github地址为:点击打开链接 model 的框架实现(ssd.py): 先给出了改变后的VGG16的实现: 标红部分就是进行改变 ...
前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种。由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP ...
Paper: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf SSD用神经网络(VGG)提取多层feature map ,来实现对不同大小物体的检测。如下图所示: We use the VGG-16 network as a base, but other ...
论文题目:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 大神那年盛夏pytorch复现的SSD算法代码:https://github.com/acm5656/ssd ...
SSD算法介绍 SSD属于one-stage检测方法,主要通过了直接回归目标类别和位置的方式。在进行预测时也正是由于通过不同尺度的特征层上进行预测,所以在图像低分辨率时也能很好的对目标进行检测,保证其精度。在训练的过程中采用了端到端的方式进行训练。 SSD网络结构 基础网络使用 ...
part1 模型实现部部分 1我们使用builde_model 来实现模型的构建 解释一下这个函数的参数 part2模型的实现 一共7层卷积层用于 ...
一些概念 True Predict True postive False postive ...