SSD一共有6层多尺度提取的网络,每层分别对 loc 和 conf 进行卷积,得到相应的输出。 网络层次: Multi-box Layers 网络代码: def multibox(vgg, extra_layers, cfg, num_classes): ''' Args: vgg: 修改fc后的vgg网络 extra_layers: 加在vgg后面的4层网络 cfg: 网络参数,eg:[4, 6, 6, 6, 4, 4]...
代码实现ssd.py中base = { '300': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512], '512': [], } extras = { '300': [256, 'S', 512, 128, 'S', 256, 128, 256, 128, 256], '512': [], } } ...
【老版本】【第9篇】SSD核心代码讲解一 51:25 【老版本】【第9篇】SSD论文讲解之anchor框计算 01:01:47 【老版本】【第9篇】SSD论文讲解之SSD模型核心思想 52:18 【老版本】【第19篇】SegNet第三课时 15:26 【老版本】【第9篇】SSD核心代码讲解二 52:46 【老版本】【第19篇】SegNet第一课时 ...
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...
【第2篇】LapSRN论文第三课时:代码讲解 13:35 【老版本】【第9篇】SSD论文讲解之损失函数构造 01:03:14 【老版本】【第9篇】SSD核心代码讲解一 51:25 【老版本】【第9篇】SSD论文讲解之anchor框计算 01:01:47 【老版本】【第9篇】SSD论文讲解之SSD模型核心思想 52:18 【老版本】【第19篇】Seg...
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:...
现在进入ssd_300_vgg.py,探究一下SSD模块。代码开头定义SSDParams的数据数据结构点这里查看namedtuple:SSDParams = namedtuple('SSDParameters', ['img_shape', # the input image size: 300x300 'num_classes', # number of classes: 20+1 'no_annotation_label', 'feat_layers', # list of names of ...
代码来源:https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/Detection/SSD 0.2 代码改动 NVIDIA复现的代码中有很多前沿的新技术(tricks),比如NVIDIA DALI模块,该模块可以加速数据的读取和预处理。注意,虽然NVIDIA复现了该代码,但相关人员对代码进行了修改。 The SSD300 v1.1 model is based on the...
该函数则是生成box,与论文中的数量对应,最后的输出是6个list,每个list对应一个特征层输出的default box数,具体数量参考上一篇ssd论文解读的博客。计算公式同参考上篇博客。 Loss函数计算 loss函数的功能实现在loss_function.py中,具体核心代码如下: class LossFun(nn.Module): ...