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
1、pytorch环境安装即SSD-pytorch代码下载 下载SSD代码:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 下载模型: https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth pyhton3.6 pytorch1.5 在目录下创建weights文件夹将下好的模型放进去 2、训练集存放 (1)在data下创建VOCdevkit文件夹,在VOCdevkit文件夹...
pytorch ssd目标检测 SSD特点 从YOLO中继承了将detection转化为regression的思路,一次完成目标定位与分类 基于Faster RCNN中的Anchor,提出了相似的Prior box 加入基于特征金字塔(Pyramidal FeatureHierarchy)的检测方式,即在不同感受野的feature map上预测目标。 SSD结构简述 主网络结构是VGG16,将最后两个全连接层改成卷积...
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...
pytorch_ssd 代码注释 box_utils.py # -*- coding: utf-8 -*-importtorchdefpoint_form(boxes):""" Convert prior_boxes to (xmin, ymin, xmax, ymax) representation for comparison to point form ground truth data. Args: boxes: (tensor) center-size default boxes from priorbox layers....
pytorch_SSD300 SSD 网络结构图 原文采用了VGG16作为基础网络,也可以选择其他网络,比如RestNet50等 '300': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M',512, 512, 512], VGG 网络结构 input image = (300,300, 3)...
人脸检测:使用训练好的SSD模型对输入图像进行人脸检测。 人脸对齐:对检测到的人脸进行裁剪、缩放等操作,以便于后续的人脸识别。 特征提取:使用深度学习模型(如FaceNet)提取人脸特征。 特征比对:将提取的特征与已知人脸库中的特征进行比对,找出最相似的人脸。 结论 通过本文,我们介绍了如何使用PyTorch结合SSD模型进行高效...
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...
目录: 模型的整个前向传播过程 train.py入手 detector模块 backbone模块 build_box_head 先验框/数据集生成有关 build模块 transform模块 prior_bbox的生成 box_utils 余下的一些模块 loss模块 配置文件模块 SSD…
py --trained_model weights/ssd300_MASK_5000.pth 运行结果: 代码语言:javascript 复制 Finished loading model! Testing image 1/80... /pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp:622: UserWarning: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated and will be removed in 1.3....