当前目标检测的算法有很多,如rcnn系列、yolo系列和ssd,前端网络如vgg、AlexNet、SqueezeNet,一种常用的方法是将前端网络设为MobileNet,后端算法为SSD,进行目标检测。之前使用过这套算法,但是知其然不知其所以然,今天系统学习一下。 MobileNet 1.论文:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications...
针对汽车涂料固有的缺陷特征,通过改进MobileNet-SSD网络的特征层,优化边界框的匹配策略,提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于油漆缺陷的自动检测。实验结果表明,改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车身漆膜的缺陷,准确率超过95%,比传统SSD算法快10%,可以实现实时、准确的车身漆面缺陷检测。 简介 车身主要由钢...
如下图所示,为实际 MobileNet SSD模组架构。从右侧灰色栏位可看出 Input 与 Output 资讯。依设计所代表输入端为彩色影像、输出端依序分别为物件位置、种类、分数、数量等资讯。亦可从架构图上看到在最后每个输出层有延伸出 “Pyramidal Feature Hierarchy 结构” 。 三、算法实现Google 官方有提供效果极佳的 mobilenet...
MobileNet-SSD是一种结合了MobileNet架构和SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的高效深度学习模型。它特别适用于移动和嵌入式视觉应用,如车辆车牌检测、行人检测等,因为它具有速度快、模型小、效率高等优点。 基础概念 MobileNet:一种轻量级的深度学习架构,通过深度可分离卷积来降低模型的计算复杂度和参数数量...
SSD分析 SSD背景 SSD Framework CNN-based detector SSD的backbone:VGG16 SSD Model L2Norm 先验框 多尺度对SSD的影响 定位、分类 小结 问题 SSD算法是比较经典的目标检测算法,讲解SSD的博客有很多,比如目标检测之SSD就讲的非常好。 本篇博客的不同之处在于,我当时整理学习SSD的时候相对小白一点,遇到什么不太清楚...
提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于车身油漆的缺陷检测。该过程包括两部分,数据增强算法,扩展数据集和改进的MobileNet-SSD算法,以检测缺陷位置。 1、提出了一种新的图像数据增强算法,通过为缺陷涂料图像制定相应的切割策略和采样位置来增强数据集,从而实现了缺陷涂料图像的多方向和多角度切割。2、提出了一种基于车...
基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究 0 引言 目标检测是将目标从图像中提取出来的计算机视觉技术,是计算机视觉领域的重要组成部分,是一切计算机视觉任务的基础,具有较高的研究价值。运动目标检测是从不断变化的序列图像中进行目标的识别和定位,分为静态背景下的目标检测和动态背景下的目标检测。目前,解决目标检测...
基于MobileNetV2-SSD的烧结台车车轮检测 张笑凡,方 田,石海军,徐志坤,沈 亮 中冶华天工程技术有限公司 01 研究背景 烧结台车是烧结机主要运行部件,通常由在轨道上首尾相接的烧结小车组成,每台烧结小车包括数十至上百套台车车厢和车轮系统,通过这些车轮...
本文将使用ssd_mobilenet_v1_voc算法,以一个例子说明,如何利用paddleDetection完成一个项目---从准备数据集到完成树莓派部署。 - 飞桨AI Studio
MobileNet-SSD作为其中的一种轻量级目标检测模型,因其高效性和准确性而备受青睐。本文将深度解析如何在Ubuntu系统上搭建Caffe-MobileNet-SSD环境,并训练自己的数据集模型。 一、环境搭建 1. Ubuntu系统更新与依赖安装 首先,确保你的Ubuntu系统是最新的,并设置更新源为中国服务器中的aliyun站点,以加速下载速度。接下来,...