MobileNet-SSD是一种结合了MobileNet架构和SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的高效深度学习模型。它特别适用于移动和嵌入式视觉应用,如车辆车牌检测、行人检测等,因为它具有速度快、模型小、效率高等优点。 基础概念 MobileNet:一种轻量级的深度学习架构,通过深度可分离卷积来降低模型的计算复杂度和参数数量...
我们使用OpenCV库加载摄像头视频流,并将每一帧送入MobileNet-SSD模型进行目标检测,并将检测结果实时显示在视频中。 pythonCopy codeimportcv2importnumpyasnp# 加载MobileNet-SSD模型net=cv2.dnn.readNetFromCaffe('model.prototxt','model.caffemodel')# 加载类别标签withopen('labels.txt','r')asf:labels=f.read(...
针对烧结台车车轮的检测方案主要以SSD网络为检测框架主体,其中backbone部分用轻量化的网络MobileNetV2替代传统的VGG或ResNet网络,该检测网络的整体结构图如图2所示。 图2 MobileNetV2-SSD目标检测网络结构图 该检测网络的特征提取部分采用MobileNetV2的主体架构...
SSD_MobileNet V1及V2 以輕巧的MobileNet作為CNN的Basebone,SSD_MobileNet V2相較於V1增加了Linear Bottlenecks以及Inverted Residual block,在偵測率以及速度上有所改進,不過訓練方式都是一樣的,下方指令以V2為範例。 訓練: python train.py --train_dir=/home/digits/works/Google_OB_Projects/ssd_mobilenet_v2_co...
pytorch ssdmobilenet目标检测模型训练 SSD分析 SSD背景 SSD Framework CNN-based detector SSD的backbone:VGG16 SSD Model L2Norm 先验框 多尺度对SSD的影响 定位、分类 小结 问题 SSD算法是比较经典的目标检测算法,讲解SSD的博客有很多,比如目标检测之SSD就讲的非常好。
因为我们公司面向的边缘端计算,边缘盒子的计算能力有限,所以我们在做算法研究时,就尽量选用轻量级算法,所以目标检测算法用mobilenetV3-ssd,这是一个精度能达到很高,权值很小的算法,我比较喜欢。 Step1:搭建mobilenetV3-ssd网络框架 它的网络原理很简单,就是把传统的ssd算法里面的VGG网络换成了mobilenetV3,其他的都一...
提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于车身油漆的缺陷检测。该过程包括两部分,数据增强算法,扩展数据集和改进的MobileNet-SSD算法,以检测缺陷位置。 1、提出了一种新的图像数据增强算法,通过为缺陷涂料图像制定相应的切割策略和采样位置来增强数据集,从而实现了缺陷涂料图像的多方向和多角度切割。2、提出了一种基于车...
本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集。所用模型为ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。当然也可以在windows下训练,代码上没有多大差别,主要是配置环境那里,比较麻烦(windows和linux下都一样麻烦)。 一、配置环境 1. 在GitHub上下载所需的models文件,地址:https://github.com/tensorfl...
") from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util # 下载模型名,设置对应的参数 MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17' MODEL_FILE = MODEL_NAME + '.tar.gz' DOWNLOAD_BASE = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/' # 训练好...
SSD是一种single-stage的目标检测算法，利用不同尺度的feature map去预测不同框大小的目标。里面的...