原文:SSD訓練網絡參數計算

一個預測層的網絡結構如下所示: 可以看到,是由三個分支組成的,分別是 PriorBox 層,以及conf loc的預測層,其中,conf與loc的預測層的參數是由PriorBox的參數計算得到的,具體計算公式如下: min size與max size分別對應一個尺度的預測框 有幾個就對應幾個預測框 ,in size只管自己的預測,而max size是與aspect ratio聯系在一起的 filp ...

2019-06-10 20:44 0 1111 推薦指數:

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『TensorFlow』SSD源碼學習_其八:網絡訓練

Fork版本項目地址:SSD 作者使用了分布式訓練的寫法,這使得訓練部分代碼異常臃腫,我給出了部分注釋。我對於多機分布式並不很熟,而且不是重點,所以不過多介紹,簡單的給出一點訓練中作者的優化手段,包含優化器選擇之類的。 一、滑動平均 # =================================================================== ...

Wed Jul 25 00:09:00 CST 2018 6 2445
LeNet-5網絡結構及訓練參數計算

 經典神經網絡誕生記: 1、LeNet,1998年   2、AlexNet,2012年   3、ZF-net,2013年   4、GoogleNet,2014年   5、VGG,2014年   6、ResNet,2015年 LeNet-5 ...

Wed Jan 31 05:09:00 CST 2018 0 1103
SSD神經網絡學習——訓練自己的目標檢測模型

  SSD網絡全稱是Single Shot MultiBox Detector,可不是咱電腦上的那個SSD(固態硬盤) ):   Single Shot意思代表該模型是屬於one-stage目標檢測方法 ,one-stage又代表什么,代表一步到位,就是從先驗框到預測框的確定是一步到位 ...

Fri Apr 24 04:51:00 CST 2020 3 3842
MATLAB神經網絡訓練結果各參數解釋

最上面的圖形顯示的是神經網絡的結構圖,可知有一個隱層一個輸出層 第二部分顯示的是訓練算法,這里為學習率自適應的梯度下降BP算法;誤差指標為MSE 第三部分顯示訓練進度: Epoch:訓練次數;在其右邊顯示的是最大的訓練次數,可以設定,上面例子中設為300;而進度條中顯示的是實際訓練 ...

Sun Oct 08 19:09:00 CST 2017 1 15083
神經網絡訓練的時候什么時候更新參數

更新參數的時間和訓練的方法有關,更確切的說,是我們為了設置什么時候更新參數,才使用哪種方法進行訓練 1、如果一次性訓練全部樣本才更新參數,就將所有樣本都丟進去(相當於只有一個batch),Gradient Descent梯度下降法進行計算 2、如果每計算一個樣本,就更新一次參數,我們使用 ...

Thu Oct 10 23:05:00 CST 2019 0 501
Tensorflow + MobileNetv2_SSD 訓練

2: tensorflow+ssd_mobilenet實現目標檢測的訓練 :https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang ...

Mon Jul 13 22:57:00 CST 2020 0 1268
caffe-ssd訓練自己的數據

1.配置環境 參考上一篇博客:cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 python3 docker 安裝 caffe 2.准備數據 2.1 獲取數據 這次是要做一個 ...

Tue Aug 06 00:44:00 CST 2019 0 532
 
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