ssd resnet50目标检测 关键概念:梯度计算;直方图统计的方向单元划分(Orientation binning);描述器区块(Descripter blocks); 区间归一化(Block normalization);HOG 特征;SVM 分类器——目标识别; 1. HOG 特征 方向梯度直方图(英语:Histogram of oriented gradient,简称HOG)是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检测...
SSD Resnet 50 FPN是一种用于目标检测的深度学习模型,它结合了SSD(Single Shot MultiBox Detector)和Resnet 50 FPN(Feature Pyramid Network)的特性。 损失函数是用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数。在SSD Resnet 50 FPN中,常用的损失函数有Smooth L1损失和交叉熵损失。 Smooth L1损失是一种回归损失函...
同时采用完全风道独立，有效避免回流产生，实现风冷支持8颗500W A100 GPU高环温下稳定工作。在本次MLPerf V1.0训练测试中，NF5688M6获得了ResNet50、DLRM和SSD三项任务的单机训练性能第一。NF5488A5在4U空间内实现8颗高性能NVIDIA A100 GPU液冷散热，搭载2颗支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 处理器，能够为AI 用户提供...
损失缩放(Loss scaling)。本文给出了一个使用FP32精度训练Multibox SSD探测器网络的示例,如下所示。如果不进行任何缩放,FP16梯度的指数范围≥2^(-24),以下所有值都将变为零,这与FP32相比是不够的。然而,通过实验,将梯度简单地缩放2³=8倍,可以使半精度训练精度恢复到与FP32相匹配的水平。从这个意义上讲,...
本文给出了一个使用FP32精度训练Multibox SSD探测器网络的示例,如下所示。如果不进行任何缩放,FP16梯度的指数范围≥2^(-24),以下所有值都将变为零,这与FP32相比是不够的。然而,通过实验,将梯度简单地缩放2³=8倍,可以使半精度训练精度恢复到与FP32相匹配的水平。从这个意义上讲,作者认为[2^(-27),2^(...
这里使用的是SSD模型,在coco数据集上训练的,其他模型文件可以在github下载 # 模型名称 MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17' MODEL_FILE = MODEL_NAME + '.tar.gz' # 下载地址 DOWNLOAD_BASE = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/' ...
这行代码进行SSD特征提取网络的构建。一起来看看内部代码是如何实现的~ 首先,先进行VGG16网络的搭建。 上述就是VGG16网络,用一个dict按照name进行保存。然后return回SSD特征提取网络代码中。接下来,就是对特定的网络层进行处理了~ #对conv4_3的通道进行l2标准化处理 ...
Mobilenet-SSD:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/41752 按照之前我们的做法,导出model文件和param文件。 运行预测 我们执行预测,忽略掉预处理的速度,仅仅计算模型前向传播的时间。 对于AIstudio平台,我们计算以下代码的运行时间 label = exe.run(inference_program, feed={feed_target_names[0]: te...
MLPerf是一套衡量机器学习系统性能的权威标准,于2018年由谷歌、哈佛、斯坦福、百度等机构联合发起成立,每年定期公布榜单成绩,它将在标准目标下训练或推理机器学习模型的时间,作为一套系统性能的测量标准。MLPerf训练任务包括图像分类(ResNet50)、目标物体检测(SSD)、目标物体检测(Mask R-CNN)、智能推荐(DLRM)、自然语言...
ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络,例如以resnet50做为提取网络,删除掉resnet后面的全连接层,再增添几层额外的卷基层提取特征,得到不同尺度的特征图,然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标,浅层卷积层提取到的是比较细小的特征,越深层的卷积提取到的信息会越丰富,因此我们让...