ssd是經典的one-stage目標檢測算法,作者是基於caffe來實現的,這需要加入新的層來完成功能,caffe自定義層可以使用python和c++,faster rcnn既使用了c++定義如smoothl1layer,又使用了python定義,如proposaltargetlayer ...
之前,對SSD的論文進行了解讀,可以回顧之前的博客:https: www.cnblogs.com dengshunge p .html。 為了加深對SSD的理解,因此對SSD的源碼進行了復現,主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時,我自己對該項目增加了大量注釋:https: github.com Dengshunge mySSD pytorch 搭建SSD的項目,可以分成以下三個 ...
2019-11-26 19:15 0 782 推薦指數:
ssd是經典的one-stage目標檢測算法,作者是基於caffe來實現的,這需要加入新的層來完成功能,caffe自定義層可以使用python和c++,faster rcnn既使用了c++定義如smoothl1layer,又使用了python定義,如proposaltargetlayer ...
源碼地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 數據的讀取是比較簡單的,cycleGAN對數據沒有pair的需求,不同域的兩個數據集分別存放於A,B兩個文件夾,寫好dataset接口即可 上面的代碼中,首先定義好buffer ...
之前,對SSD的論文進行了解讀,可以回顧之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 為了加深對SSD的理解,因此對SSD的源碼進行了復現,主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時,我自己對該項目增加了大量注釋 ...
之前,對SSD的論文進行了解讀,可以回顧之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 為了加深對SSD的理解,因此對SSD的源碼進行了復現,主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時,我自己對該項目增加了大量注釋 ...
Fork版本項目地址:SSD 一、TFR數據讀取 創建slim.dataset.Dataset對象 在train_ssd_network.py獲取數據操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset對象 # Select the dataset. # 'imagenet ...
之前,對SSD的論文進行了解讀,可以回顧之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 為了加深對SSD的理解,因此對SSD的源碼進行了復現,主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時,我自己對該項目增加了大量注釋 ...
首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上參考的代碼的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 為什么要使用pytorch復現呢,因為好多大佬的代碼對於萌新真的 ...
type="POOLED"> 對於數據源的配置。 1、解析 environments 標簽 ...