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...
我们使用OpenCV库加载摄像头视频流,并将每一帧送入MobileNet-SSD模型进行目标检测,并将检测结果实时显示在视频中。 pythonCopy codeimportcv2importnumpyasnp# 加载MobileNet-SSD模型net=cv2.dnn.readNetFromCaffe('model.prototxt','model.caffemodel')# 加载类别标签withopen('labels.txt','r')asf:labels=f.read(...
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...
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...
如果大家看过我之前写的博客,也许大概有个印象,一般在嵌入式设备中要进行CNN的部署,一般我都会进行如下几个步骤:模型设计、模型训练、模型裁剪、在线部署。这里我们不再逐个展开去讨论, 我们主要讨论如何进行在线部署,有关Mobilenet-ssd的前三步的讨论和步骤,大家可以参考本专栏之前的几篇文章。
输入图像大小是指在使用MobileNet SSD模型进行目标检测时,输入图像的尺寸。通常情况下,输入图像的大小会影响模型的检测精度和推理速度。 在MobileNet SSD中,常见的输入图像大小为300x300像素或者320x320像素。这些尺寸被广泛应用于移动设备和嵌入式系统中,因为它们在保持较高的检测精度的同时,能够在相对较低的计算资源下...
1、下载Mobilenet-SSD主动模式demo软件包,解压 2、拷贝解压目录中的1808目录至计算棒 scp -r 1808/ toybrick@192.168.180.8:/home/toybrick/ 复制代码 3、ssh进入计算棒 ssh toybrick@192.168.180.8 复制代码 4、安装依赖包 sudo dnf install -y cmake make ...
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的输入尺度...
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...
把下载的MobileNetssd包放在caffe/examples/中 文件中的各个文件 - images 测试图片所存放位置 - template 存放网络定义的公用模板train/test/deploy.protoxt,由gen.py脚本修改并生成,主要是因为label个数不一样所以这里的网络结构的前面几层和后面几层少许不同,这个需要我们后续训练自己数据集的时候利用gen_model....