SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO V1又有明显的mAP优势。本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD,参考了PaddlePaddle下的models的ssd ,包括MobileNetSSD,MobileNetV2SSD,VGGSSD,ResNetSSD。使用的...
1. 实现MobilenetV3_ssd网络 这里首先第一个坑是是否应该选择 MobilenetV3_ssd,当初选这个网络是因为认为这个比较成熟(机器人之前用的是mbv2_ssd),本着尽量少做改动的原则就选了这个,后来发现mbv3和mbv2还是有一些地方不太一样的,例如mbv3里有se模块,这个就是做不同 channel 的权重的,和我后变用的结构化剪枝...
另外,空洞卷积同样可以提高了SSD的mAP,通过空洞卷积,是能在参数量不变的前提下感受野变大,使网络能“看”到的东西更多。 FSSD FSSD提出于《FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector》中,使用了轻量化的FPN结构,来提高SSD的小目标检测效果。 在SSD中,对小目标的检测效果不佳,召回率低。因为小目标通常...
深度系统介绍了 52 个目标检测模型,纵观 2013 年到 2020 年,从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det,新模型层出不穷,性能也越来越好! 上文聚焦于源码和论文,对于各种卷积神经网络模型的实现,本文将介绍它们的 PyTorch 实现,非常有用! 这份资源已经开源在了 GitHub 上,链接如下:...
满足以上几点,在jetson-nano设备上部署SSD目标检测模型是个比较好的选择。目前官方支持较好的有三种SSD模型: ssd_inception_v2_coco ssd_mobilenet_v1_coco ssd_mobilenet_v2_coco 如果对实时性要求高一点,可以选择ssd_mobilenet_v2_coco 如果对准确率要求高一点,可以选择ssd_inception_v2_coco ...
当然只能去看在ssd/modeling/backbone目录下面的源码了,以下对于更换为mobilenet的情况作一个说明。源码支持300和512大小的图像输入,对于300x300的输入,尝试着自己打印一下作者定义的mobilenet为基础的banckbone的网络就很容易得到各个特征图的信息: torch.Size([2, 96, 19, 19])...
然后开始修改config配置文件,我用的是 ssd_mobilenet_v2_coco.config,根据参考博客修改文件,注意:需要自身电脑的配置 修改下batch_size的大小,要不然会出现内存溢出的错误,电脑直接卡死。越小越流畅 修改后,开始训练,原本是用model_main.py训练,但不知是我配置环境的差异,我这个无法训练,于是改用老版的训练 ...
MobileNetV2 Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation Abstract 本文提出了一种新的移动架构MobileNetv2,改善了多个任务和基准的State-of-the-art水平。同时我们介绍了一种基于此框架的面向目标检测任务的有效应用模型SSDLite。此外,我们介绍了简化移动语义分...
轻量级网络包括:GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet 以GhostNet 为例,同样精度,速度和计算量均少于此前 SOTA 算法。GhostNet 的核心是 Ghost 模块,与普通卷积神经网络相比,在不更改输出特征图大小的情况下,其所需的参数总数和计算复杂度均已降低...
build_backbone:对于backbone部分的定义在ssd.modeling.backbone文件夹下面,作者提供了vggnet, mobileNetv2,efficient_net三个backbone。可以在代码中看到具体的定义,最需要关注的是从backbone不同阶段取出来(进行下一步卷积得到框的类别,位置)的几个特征图。以vggnet为例: ...