《动手学深度学习》笔记(SSD代码实现)(三十八) 教材:https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-1_2.pdf 课程:李沐大神的《动手学深度学习》,B站https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd?spm_id_from=333.788.player.player_end_recommend_a
通过https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch,结合论文https://arxiv.org/abs/1512.02325来理解ssd. ssd由三部分组成: base extra predict base原论文里用的是vgg16去掉全连接层. base + ex
有可能是不同的问题出现了相同的错误,那我这次直接自己重新复现一边吧,之前的找不到了,再贴下链接:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境:CUDA9.0、cudnn7.0.5、python3、pytorch1.1.0 其实这个项目的错误里面已经给出了你有可能遇到的重要错...
deftrain_ssd(model,dataloader,optimizer,num_epochs=10):model.train()forepochinrange(num_epochs):forimages,targetsindataloader:optimizer.zero_grad()outputs=model(images)loss=compute_loss(outputs,targets)# 假设你已经定义了 compute_loss 函数loss.backward()optimizer.step()print(f'Epoch [{epoch+1}/{...
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...
沐神在讲解这一章节的时候,主要把精力集中在了SSD的理论分析。对于代码的部分,可能是由于时间的原因,沐神省略了很多对于代码的剖析。所以我尝试着结合本章节的理论与代码,尽可能的以简洁易懂的语言,来对目标检测中这一单篇引用量超过2万的文章,进行一个代码的分析。
ssd1306.py:#(参照官方的删减版仅保留I2C) import time import framebuf # register definitions SET_CONTRAST = const(0x81) SET_ENTIRE_ON = const(0xa4) SET_NORM_INV = const(0xa6) SET_DISP = const(0xae) SET_MEM_ADDR = const(0x20) ...
关于关于【SSD系列】: 前端一些有意思的内容,旨在3-10分钟里, 500-1500字,有所获,又不为所累。 如题,今天我们用纯web技术,实现摄像头+麦克风 视频的录制功能,代码约100余行, 主要涉及的知识点: MediaDevices 提供对连接的媒体输入设备(如照相机和麦克风)的访问,以及屏幕共享等。
) 300行代码实现一个SSD皮卡丘检测器 这样做基于样本中大部分物体是正方形的,这样从0.5-0.1,确保都有比例为1的anchor; 在均匀尺度也就是0.5这个size上,不大不小,覆盖了2, 0.5,1等极端比例,这就意味着,在均匀物体上,尽量把多个尺度检测出来。 再仔细看看,为什么size在四分之一和十分之的...