Part Number:TDA4VM 问题1:使用pytorch1.5训练SSD+MobileNetV2检测模型,在SDK7.3上量化(numParamBits=8,numFeatureBits=8),模型量化精度损失很大,平均每个类别15%。 曾经改进实验:调整量化参数,并使用全16bit量化,量化损失有所提升,但量化精度损失还是比较高平,均每类3%。 引申问题1:SSD+MobileNetV2模型,在量化时,...
Our SSD model adds several feature layers to the end of a base network, which predict the offsets to default boxes of different scales and aspect ratios and their associated confidences. SSD with a 300 300 input size significantly outperforms its 448 448 YOLO counterpart in accuracy on VOC2007...
模型选择 模型选择其实就是选择适合你业务场景的Mobilenet-SSD模型参数,这个模型参数我们一般在模型config文件中进行配置,目前可调整模型大小的参数为输入数据的width、height,每个depthwise输出的通道控制参数depth_multiplier,以及anchor_generator的内部参数。例如,我们如果针对近距离人脸检测的场景,其实输入可以很小,224x224...
获取数据集训练模型模型优化模型评估部署模型 通过以上步骤,开发者可以成功的实现目标检测。 技术原理 MobileNet SSD的基本原理在于使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),其通过将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积,有效减少了模型的参数和计算复杂度。 我们可以用类图和表格的形式展示其主要构成部分: MobileNe...
折腾了一段时间,终于将自己的数据集成功建立了MobileNetSSD模型,并在caffe-ssd下成功实现,下面和大家一起分享下我实现的过程,并欢迎大家一起讨论。 一、前提 1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd,这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章,也可以参考下面链接的文章: blog.csdn.net/qq_334313 2、用自己的数据集...
本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD,这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd,因此项目编译和数据库生成大多同 weiliu89的base。以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。 01
C#使用OpenCVSharp MobileNetSSD模型做物体识别 模型和测试文件:https://wwu.lanzoub.com/i1BJx01rr38h c++的demo网上到处都有,抄一个C#的demo 因为没有视频,换了张图片把代码改成识别图片了,自己根据需要切换注释 usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem;publicclassdnn_ssd_video_mobilenet...
python object_detection/train.py--train_dir object_detection/train--pipeline_config_path object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet_v1_pets.config 经过漫长的等待,可以看到在/object_detection/train目录下生成了模型。然后创建文件夹ssd_model/model
MobileNet-SSD和SSD300是比较常用的目标检测算法模型,相较于SSD300,MobileNet-SSD是比较轻量化的模型,主要用在手机、嵌入式终端等边缘场景。 模型下载: 1. 进入model downloader目录 cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/tools/model_downloader 2. 使用model downloader下载SSD300, MobileNet-SSD模型 ...
最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下。 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception、faster_rcnn、rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各...