Fork版本项目地址:SSD 上一节中我们定义了vgg_300的网络结构,实际使用中还需要匹配SSD另一关键组件:被选取特征层的搜索网格.在项目中,vgg_300网络和网格生成都被统一进一个class中,我们从class SSDNet开始谈起. 一.初始化class SSDNet 这是SSDNet的初始化部分,这一部分的内容在上一节都提到过了:网络超参数定义 & 初始化vgg_300网络结构并更新feat_shapes [注1]:feat_shapes更新之前每一元素是二维元组(HW),更新之后…

一.论文介绍 读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature map分别做3x3卷积,…

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas…

Fork版本项目地址:SSD 一.数据格式介绍 数据文件夹命名为VOC2012,内部有5个子文件夹,如下, 我们的检测任务中使用JPEGImages文件夹和Annotations文件夹. JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息,包括了训练图片和测试图片. 这些图像都是以“年份_编号.jpg”格式命名的. 图片的像素尺寸大小不一,但是横向图的尺寸大约在500*375左右,纵向图的尺寸大约在375*500左右,基本不会偏差超过100.(在之后的训练中,第一步就是…

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32…

Fork版本项目地址:SSD 一.损失函数介绍 SSD损失函数分为两个部分:对应搜索框的位置loss(loc)和类别置信度loss(conf).(搜索框指网络生成的网格) 详细的说明如下: i指代搜索框序号,j指代真实框序号,p指代类别序号,p=0表示背景, 中取1表示此时第i个搜索框和第j个类别框IOU大于阈值,此时真实框中对象类别为p. cip表示第i个搜索框对应类别p的预测概率. 二.分类损失函数 有了上图的分析,我们可以看具体实现了,首先我们看Lconf部分的计算,其分为最大化第一个累加…

Fork版本项目地址:SSD 作者使用了分布式训练的写法,这使得训练部分代码异常臃肿,我给出了部分注释.我对于多机分布式并不很熟,而且不是重点,所以不过多介绍,简单的给出一点训练中作者的优化手段,包含优化器选择之类的. 一.滑动平均 # =================================================================== # # Configure the moving averages. # ==========================…

Fork版本项目地址:SSD 一.输入标签生成 在数据预处理之后,图片.类别.真实框格式较为原始,不能够直接作为损失函数的输入标签(ssd向前网络只需要图像就行,这里的处理主要需要满足loss的计算),对于一张图片(三维CHW)我们需要如下格式的数据作为损失函数标签: gclasse:           搜索框对应的真实类别  长度为ssd特征层f的list,每一个元素是一个Tensor,shape为:该层中心点行数×列数×每个中心点包含搜索框数目 gscores:           搜索框…

nginx的优秀除了体现在程序结构以及代码风格上,nginx的源码组织也同样简洁明了,目录结构层次结构清晰,值得我们去学习.nginx的源码目录与nginx的模块化以及功能的划分是紧密结合,这也使得我们可以很方便地找到相关功能的代码. 下面是nginx源码的目录结构: . ├── auto 自动检测系统环境以及编译相关的脚本 │ ├── cc 关于编译器相关的编译选项的检测脚本 │ ├── lib nginx编译所需要的一些库的检测脚本 │ ├── os 与平台相关的一些系统参数与系统调用相关的…

vm._render 生成虚拟dom 我们知道在挂载过程中, $mount 会调用 vm._update和vm._render 方法,vm._updata是负责把VNode渲染成真正的DOM,vm._render方法是用来把实例渲染成VNode,这里的_render是实例的私有方法,和前面我们说的vm.render不是同一个,先来看下vm._render定义,vm._render是通过renderMixin(Vue)挂载的,定义在src/core/instance/render.js: // 简…