因为MobileNet中有bn和scale层,最后生成deploy需要进行一步操作,此处运用merge_bn.py文件。 这里使用的是迭代训练50000次得到的模型来进行bn层的合并,以获得最终的模型。 python merge_bn.py --model ./example/MobileNetSSD_deploy.prototxt --weights ./snapshot/mobilenet_iter_50000.caffemodel 此时会发现,MobileNe...
“本文主要内容:基于自制的仿VOC数据集,利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。” 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...
参照MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型(prototxt文件) | github,绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下(忽略一些参数细节): 图片中从上到下分别是MobileNet v1模型(统一输入大小为300x300)、chuanqi305的Mobilenet-SSD网络、VGG16-SSD网络。且默认都是用3x3大小的卷积核,除了MobileNet-SSD的Conv14_1、Conv15_1、Conv...
文章首发于我的个人博客【【手把手AI项目】六、Caffe实现MobileNetSSD以及各个文件的具体解释,利用自己的数据集dataset训练MobileNetSSD建立模型喜欢手机观看的朋友也可以在我的个人公号: AI蜗牛车 中获取。废…
摘要: SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型,同时具备了两模型各自的优势,即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框,这样的设置存在一定的主观性,并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题,本文提出了使用K-Means算法对...
使用SSD-MobileNet训练模型 因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。 下载 到Github上下载/克隆TensorModels,后面的操作都要在这个目录下执行 下载数据...
在本文中,我们将介绍如何将MobileNetV3-SSD模型转化为PaddleLite,并使用Docker进行环境搭建。MobileNetV3-SSD是一个轻量级的目标检测模型,结合了MobileNetV3和SSD的优点,既具有高效的计算性能,又具有较高的检测精度。 1. 准备工作 在开始之前,需要安装Docker并确保可以正常使用。Docker是一个开源的容器化平台,可以提供一致...
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...
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 ...
【TensorFlow】基于ssd_mobilenet模型实现目标检测 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、...