今天要解析的SSD源码来自于github一个非常火的Pytorch实现,已经有3K+星,地址为:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/ 网络结构 为了比较好的对应SSD的结构来看代码,我们首先放出SSD的网络结构,如下图所示: 可以看到原始的SSD网络是以VGG-16作Backbone(骨干网络)的。为了更加清晰看到相比于VGG16,SSD的网络使...
从代码角度来讲,无非就是定义一个forward阶段,一个loss function,一个optimizer。 net = build_ssd('train', cfg['min_dim'], cfg['num_classes']) optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) criterion = MultiBoxLoss(cfg['num_cla...
imgaes中存放.jpg图片; labels中存放.txt的YOLO格式标注文件; DIY_DataLoader.ipynb是测试用的代码文件; train.txt中罗列了图片的路径。 二、代码整体思路及展示 2.1 代码整体思路 自己的DIY的DataLoader需要重写其中的一些方法,主要包括:__int__、__len__、__getitem__。 __int__中保存一些数据集相关信息,最终...
g_wh = torch.log(g_wh) / variances[1]# return target for smooth_l1_lossreturntorch.cat([g_cxcy, g_wh],1)# [num_priors,4]# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssddefdecode(loc, priors, variances):"""Decode locations from predictions using priors to undo the encoding ...
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...
SSD代码详解数据篇,旨在全方位介绍数据从下载到数据增强,最后封装为pytorch的data_loader过程。 其中,涉及了目标检测领域绝大部分的数据增强方式,亮度、对比度、色调、裁剪、扩充等等方法。 结合之前的【SSD算法】史上最全代码解析-核心篇,相信针对SSD算法,一定能够有一个全新、全面的认识,同时也有助于对其他检测算法...
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': [], } } ...
10、SSD_API.py : 定义了SSD_detector类,用于加载模型并输入图片进行目标检测;1、config.py保存了这个项目的参数,先上代码:# config.pyimport numpy as npimport osNMS_THRESHOLD = 0.3 # nms(非极大值抑制)的阙值DATA_PATH = '../VOC2012' # 数据集路径...
SSD300 Keras实现代码如下：前面到Block5就是VGG16的实现。开始改写部分如下：将fc6改成了空洞卷积，fc7也改成了1x1卷积，并增加了几个卷积层。Keras的实现看起来就比较清晰明了。下一次我们会结合网络和代码分析ssd的预测部分，看看ssd是如何实现多尺度特征做预测的。ssd网络代码比较长，就不贴图了，完整代码可以wx...