EfficientDet通过多尺度特征融合(multiscale feature fusion)和复合缩放(compound scaling)等技术,实现了在保证准确率的同时降低计算量和内存消耗。 三、PyTorch实现EfficientDet 在PyTorch中实现EfficientDet需要完成以下几个步骤: 模型定义:首先需要定义EfficientDet的模型结构。这包括特征提取网络(如EfficientNet)、多尺度特征融合...
EfficientDet是一种基于EfficientNet和Single-Stage探测器(类似于RetinaNet)的目标检测算法。该算法通过结合这两种方法,实现了高效性和准确性的统一。EfficientDet的核心思想是将骨干网络和探测器相结合,利用更深的网络结构来提高特征提取能力,同时简化目标检测流程,提高检测速度。二、PyTorch版本的EfficientDet实现在PyTorch中实现...
EfficientDet训练自己的数据集 Xu Jing Paper:https://arxiv.org/abs/1911.09070 Base GitHub Repo:https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch Official Repo:https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet EfficientDet 算法中文介绍:EfficientDet_CN.md ...
训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件,分别是efficientdet.py和predict.py。我们首先需要去efficientdet.py里面修改model_path以及classes_path,这两个参数必须要修改。 model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输...
立即登录 没有帐号,去注册 编辑仓库简介 简介内容 efficientdet 图像识别 主页 取消 保存更改 1 https://gitee.com/feixing123/efficientdet-pytorch.git git@gitee.com:feixing123/efficientdet-pytorch.git feixing123 efficientdet-pytorch efficientdet-pytorch master北京...
EfficientDet, 谷歌大脑, 目标检测, Pytorch实现, SOTA水平 一、EfficientDet模型概述 1.1 EfficientDet的诞生背景与意义 去年11月,当谷歌大脑团队宣布他们最新的研究成果——EfficientDet时,整个机器学习界为之振奋。这款新型目标检测器不仅在准确率上达到了前所未有的高度,更重要的是,它在模型效率方面实现了质的飞跃,一...
git clone https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch.git 源码链接:https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch 三、准备数据集 # your dataset structure should be likethisdatasets/ -your_project_name/ -train_set_name/ ...
EfficientDet (PyTorch) A PyTorch implementation of EfficientDet. It is based on the official Tensorflow implementation byMingxing Tan and the Google Brain team paper by Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. LeEfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ...
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努力学习计算机 编辑于 2020年05月25日 18:06 源码开源地址: https://github.com/Jintao-Huang/EfficientDet_PyTorch d0检测效果: 原图 d0检测效果 网络性能对比: 大致网络结构: 论文网址: https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf 评论7 赞与转发 8