SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法,one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的,其主要思路是利用CNN提取特征后,均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,物体分类与预测框的回归同时进行,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快。 但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较...
1、SSD pytorch代码下载https://github.com/amdegroot/ssd.pytorchgithub下载慢的话,可以在码云导入再下载 2、VGG预训练模型下载(https://99baiduyun.com/file/1AVCZSsm52-NA4A_uleXYSQ.html) 数据集 使用LabelImg标注数据集github地址有详细教程不再赘述。 我手上的数据集是cancer医学图像,label是txt格式的,转换...
SSD(Single Shot Detection)是一个流行且强大的目标检测网络,网络结构包含了基础网络(Base Network),辅助卷积层(Auxiliary Convolutions)和预测卷积层(Predicton Convolutions)。 本文包含了以下几个部分: (1)理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念 (2)SSD网络框架图 (3)SSD网络中几个重要概念的详细解释 (4)SSD...
SSD的检测值也与Yolo不太一样。对于每个单元的每个先验框,其都输出一套独立的检测值,对应一个边界框,主要分为两个部分:第一部分是各个类别的置信度或者评分,值得注意的是SSD将背景也当做了一个特殊的类别,如果检测目标共有 个类别,SSD其实需要预测 个置信度值,其中第一个置信度指的是不含目标或者属于...
pytorch实现SSD的代码 pytorch stft,最近在准备学习PyTorch源代码,在看到网上的一些博文和分析后,发现他们发的PyTorch的Tensor源码剖析基本上是0.4.0版本以前的。比如说:在0.4.0版本中,你是无法找到a=torch.FloatTensor()中FloatTensor的usage的,只能找到a=torch.Floa
SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种。由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN。在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理...
SSD SSD的算法思想,主要可以分为4个方面: 数据增强:SSD在数据部分做了充分的数据增强工作,包括光学变换与几何变换等,极大限度地扩充了数据集的丰富性,从而有效提升了模型的检测精度。 网络骨架:SSD在原始VGGNet的基础上,进一步延伸了4个卷积模块,最深处的特征图大小为1×1,这些特征图具有不同的尺度与感受野,可以...
在目标检测任务中,SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种经典的深度学习模型。我们想要使用PyTorch框架来训练一个SSD模型,以便在自定义数据集上进行目标检测任务。 解决方案 1. 数据准备 首先,我们需要准备训练数据。我们需要一个包含图像和标注框的数据集。图像可以是任何形式的图像文件,标注框可以是包含目标位置和...
SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法,one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的,其主要思路是利用CNN提取特征后,均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,物体分类与预测框的回归同时进行,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快。
SSD:Single Shot MultiBox Detector 和Yolo系列一样,他们都是one-stage系列的目标检测模型,SSD算法的官方实现是用的Caffe框架,源码在↓。有人将其改造成了Pytorch实现版,所以此代码可称为SSD算法的非官方Pytorch实现。 SSD论文下载: 【2016】【SSD】1512.02325.pdf caffe实现—官方:github.com/weiliu89/caf tenso...