原文:http://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395, http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/74011886 另外一篇很详细的解析:https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/7222867.html SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD paper : https://a

TF项目实战(SSD目标检测)-VOC2007 训练好的模型和代码会公布在网上: 步骤: 1.代码地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 2.解压ssd_300_vgg.ckpt.zip 到checkpoint文件夹下(另外将vgg16模型放在本路径下) 3.测试一下看看,在notebooks文件夹下创建demo_test.py,其实就是复制ssd_notebook.ipynb中的代码,该py文件是完成对于单张图片的测试. import os

目录 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 第一章 相关概念概述 1.1 检测框表示 1.2 交并比 第二章 基础网络 2.1 基础网络 2.2 附加网络 第三章 先验框设计 3.1 引言 3.2 先验框设计 3.3 先验框可视化 3.4 学习参数定义 第四章 网络输出定义 第五章 LOSS设计 5.1 目标框匹配 5.2 LOSS计算 第六章 非极大值抑制 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 特别说明: 本系列文章是Pytorch目标检测手册的翻译+总结 知其然知其所以然,光

参考:单发多框检测(SSD) 本文代码被我放置在 Github:https://github.com/XinetAI/CVX/blob/master/app/gluoncvx/ssd.py 关于 SSD 的训练见:https://github.com/XinetAI/CVX/blob/master/目标检测/训练SSD.ipynb 虽然李沐大神的教程关于 SSD 的讲解很不错,但是大都是函数式的编程,本文我将 SSD 的几个基本组件进行封装,使得 SSD 可以像堆积木一样来进行组织.基网络你可以

一.任务 现在用caffe做目标检测一般需要lmdb格式的数据,而目标检测的数据和目标分类的lmdb格式的制作难度不同.就目标检测来说,例如准备SSD需要的数据,一般需要以下几步: 1.准备图片并标注groundtruth        2.将图像和txt格式的gt转为VOC格式数据        3.将VOC格式数据转为lmdb格式数据 本文的重点在第2.3步,第一步标注任务用小代码实现即可.网络上大家制作数据格式一般是仿VOC0712的,建立各种目录,很麻烦还容易出错,现我整理了一下代码,只

Single Shot multibox Detector,简称SSD,是一种目标检测算法. Single Shot意味着SSD属于one stage方法,multibox表示多框预测. CNN 多尺度 特征图 参考链接: https://arxiv.org/pdf/1711.06897.pdf

SSD实战——人脸检测 Tensorflow 一 .人脸检测的困难: 1. 姿态问题 2.不同种族人, 3.光照 遮挡 带眼睛 4.视角不同 5. 不同尺度 二. 数据集介绍以及转化VOC: 1. FDDB 2.WIDER Face (本实战采用) 3.MegaFace WIDER Face介绍: 本数据集为香港中文大学的数据集,33203个图像 和 393703个人脸图像 划分 40%训练  10%交叉验证  50%测试 链接https://pan.baidu.com/s/1tE3HHbRaW

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 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用

本来SSD做测试的Python接口用起来也是比较方便的,但是如果部署集成的话,肯定要用c++环境,于是动手鼓捣了一下. 编译用的cmake,写的CMakeList.txt,期间碰到一些小问题,简单记录一下问题以及解决方法. 当然前提是你本地的caffe环境没啥问题.各种依赖都安好了.. 1.error: ‘AnnotatedDatum’ has not been declared    AnnotatedDatum* anno_datum); /home/jiawenhao/ssd/caffe/

数据转化为VOC格式: 一.我们先看 VOC格式的数据是什么??? Annotations:存放xml 包括 文件夹信息   图片名称. 图片尺寸信息. 图片中object的信息. JPEGImages: 存放图片 二.分析Wider FACE数据集: 数据集中的txt中信息为:第一行: 图片路径第二行:多少个人脸第三行:bbox信息 存储的左上角 坐标 和 高度宽度 三.代码转换: import os,cv2,sys,shutil from xml.dom.minidom import Doc

from:https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 问题引入: 目前,常见的目标检测算法,如Faster R-CNN,存在着速度慢的缺点.该论文提出的SSD方法,不仅提高了速度,而且提高了准确度. SSD: 该论文的核心思想: 该论文的主要贡献: 1. 提出了SSD目标检测方法,在速度上,比之前最快的YOLO还要快,在检测精度上,可以和Faster RCNN相媲美 2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列def

slides 讲得是相当清楚了: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 配合中文翻译来看: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11385009.html default boxes 核心点讲解 及 .cpp 代码见:https://www.cnblogs.com/sddai/p/10206929.html 小哥的后续论文: PUBLICATIONS Frustum PointNets f

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf github: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd video: http://weibo.

目标检测算法SSD之训练自己的数据集 prerequesties 预备知识/前提条件 下载和配置了最新SSD代码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd cd $_ git checkout ssd 编译caffe 下载必要的模型(包括prototxt和caffemodel): 运行了evaluation和webcam的例子,会提示caffe的import报错.添加pycaffe路径到PYTHONPATH环境变量,或者写一个_

1 SSD基础原理 1.1 SSD网络结构 SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络,其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层.SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外,还在之前选取的5个特特征图上进行预测. SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图,可以看出,检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上进行,为了保证网络对小目标有很好检测效果,检测过程也在基础网络特征图(conv4_3, con

由于最近想试一下牛掰的目标检测算法SSD.于是乎,自己做了几千张数据(实际只有几百张,利用数据扩充算法比如镜像,噪声,切割,旋转等扩充到了几千张,其实还是很不够).于是在网上找了相关的介绍,自己处理数据转化为VOC数据集的格式,在转化为XML格式等等.具体方法可以参见以下几个博客.具体是window还是Linux请自行对号入座. Linux:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102x7yd.html window:http://blog.csdn.n

SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

SSD: Single Shot MultiBox Detector 作者: Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg 引用: Liu, Wei, et al. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." arXiv preprint arXiv:1512.02325 (2015).