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不友好,看半天看不懂,所以笔者本着学习和练手的目的,尝试复现下,并分享出来帮助其他萌新学习,大佬有兴趣看了后可以提些建议~ 然后对ssd原理感兴趣的同学可以参考我的这篇博客https://www.cnblogs…

SSD算法 2016  出的目标检测算法 SSD效果主要有三点: 1.多尺度 2.设置了多种宽高比的(anchor box)default box 3.数据增强 1.1  设置 default box就是用来确定特征图上每个像素点实际的有效感受野的label的 SSD本质上就是对所有滑动窗口进行分类和回归…

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我…

这篇博客主要是讲下我在阅读ssd论文时对论文的理解,并且自行使用pytorch实现了下论文的内容,并测试可以用. 开篇放下论文地址https://arxiv.org/abs/1512.02325,可以自行参考论文. 接着放下我使用pytorch复现的版本地址https://github.com/acm5656/ssd_pytorch,如果这篇博客或者代码有帮到你,麻烦给个星哈. 代码解读的博客链接如下https://www.cnblogs.com/cmai/p/10080005.html,欢迎大…

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision…

RCNN: RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步: 1)候选区域选择 Region Proposal是一类传统的区域提取方法,可以看作不同宽高的滑动窗口,通过窗口滑动获得潜在的目标图像,关于Proposal大家可以看下SelectiveSearch,一般Candidate选项为2k个…

SSD(single shot multibox detector)算法及Caffe代码详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889 其中caffe中的特殊层的解释 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html…

转载自:CSDN Nine-days   近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文档地址:https://nervanasystems.github.io/distiller/…

最近在为机器学习结合推荐算法的优化方法和数据来源想办法.抱着学习的态度继续解读19-AnalytiCup的冠军源码. 第一部分itemcf解读的连接:https://www.cnblogs.com/missouter/p/12701875.html 第二.三部分主要是特征提取和排序.在这篇博客中将作展开. 1.generate_static_features.ipynb 标题简洁明了 提取静态特征 import pandas as pd import numpy as np def reduce…

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 networks should also produce good results. Train: 损失函数=位置误差(locatization loss, loc)+alpha*置信度误差(confidence l…