g_wh = torch.log(g_wh) / variances[1]# return target for smooth_l1_lossreturntorch.cat([g_cxcy, g_wh],1)# [num_priors,4]# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssddefdecode(loc, priors, variances):"""Decode locations from predictions using priors to undo the encoding ...
├── src: 实现SSD模型的相关模块 │ ├── resnet50_backbone.py 使用resnet50网络作为SSD的backbone │ ├── ssd_model.py SSD网络结构文件 │ └── utils.py 训练过程中使用到的一些功能实现├── train_utils: 训练验证相关模块(包括cocotools) ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取VOC...
https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 1. 在该github下的使用操作方法比较完善,就不在这里记录了。在这里只记录代码的解析。 数据读入部分 数据读入部分的代码为 dataset=VOCDetection(root=args.dataset_root,transform=SSDAugmentation(cfg['min_dim'],MEANS)) 1. transform 其中SSDAugmentation函数为图像、标...
SSD全称为Single Shot MultiBox Detector,为one-stage的目标检测算法。与two-stage的目标检测算法不同,SSD完全消除了Proposal的生成过程,将所有的计算统一到一个Network中。并且,其在不同尺度的feature maps上输出bounding boxes,以此来应对目标检测中物体尺寸大小不一的问题。 与同为one-stage目标检测的Yolo v1相比,SS...
Training的部分,我们主要参考文章,以及代码的实现,我们主要参考的代码是:SSD源码 https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch.git,其中的代码结构十分漂亮。 主要目录结构: ├── ckpt │ └── ssd300_mAP_77.43_v2.pth ├── data │ ├── coco_labels.txt ...
Pytorch组装SSD代码 Pytorch&SSD 最近接触Pytorch,顺便使用一个开源项目来试试Pytorch的水。原项目地址:amdegroot/ssd.pytorch。原项目是SSD(Single Shot MultiBox Object Detector)用pytorch的一个简单实现,简单实现就是SSD300+VOC07,12数据集。作为一个不作死就不会死的刺头,要为本项目增添单通道的COCO数据集去...
最近在看经典目标检测算法SSD的Pytorch的代码,顺便把后处理的非极大值抑制NMS改了一下,改成了基于DIoU的非极大值抑制DIoUNMS。 由于NMS是基于IoU进行评价的,而IoU的做法对目标框尺度和距离的影响不同,请查看具体论文DIOU。 图一 当IoU相同时,如上图所示,当相邻框的中心点越靠近当前最大得分框的中心点,则可认为...
SSD代码详解(pytorch) Prior Box生成 SSD中引入了prior box, 其实和anchor类似,就是一些目标的预选框;后续通过classification loss 和 bounding box regression loss确定真实的目标位置,SSD按照如下规则生成prior box: prior box生成由scale和aspect ratio决定,其中每个特征图的尺度计算公式如下:...
SSD目标侦测算法详解 动手学深度学习9.7章 pytorch从0实现 1552 -- 18:15 App SSD目标侦测算法 torchvision官方实现源代码详解 504 -- 9:33 App SSD系列算法原理精讲【4】 13.4万 596 4:40:35 App yolo v5 解读,训练,复现 7970 19 25:57 App 目标检测 SSD 第一部分 2.3万 36 31:30 App 15.2 ...
代码语言:javascript 复制 # config.pyimportos.path # gets home dir cross platform #HOME=os.path.expanduser("~")HOME=os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/")#formaking bounding boxes prettyCOLORS=((255,0,0,128),(0,255,0,128),(0,0,255,128),(0,255,255,128),(255...