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...
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...
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]...
构建完整的SSD模型类时，结合了prior_box和detection方法，通过封装函数简化代码可读性。先验框生成部分，作者基于不同特征图大小，制定了线性递增的尺度规则，计算出每个特征图上设置的先验框数量、尺寸和长宽比。损失函数由位置和置信度两部分组成，其中位置损失采用Smooth L1 Loss，置信度通过hard negative ...
这样就不需要再去解析SSD/Faster-RCNN/YOLOv3最后一层,而且这个函数还支持NMS功能,可以说是极大的方便了小白调用深度学习对象检测模型。是不是有一种级联检测器对象检测的既视感! 代码演示 以OpenCV深度神经网络模型自带的SSD人脸检测为例,首先需要运行:
TODO:1.能在笔记本上成功运行 mobilenet_ssd 样例代码。 如果直接使用 CLion 对该程序进行编译,会产生报错信息,类似缺少(找不到)头文件。 /usr/bin/cmake--build/home/lee/Documents/tengine/examples/mobilenet_ssd/cmake-build-debug--target MSSD---j4...(省略)/common.cpp:4:27:fatalerror:tengine_c_api...
🔥 全网最全SSD1306 OLED开发指南!从硬件到代码,小白也能变大神!本视频带你深入解析SSD1306 OLED屏幕的核心技术,包括硬件结构、内存映射原理、技术规格详解,并手把手教你如何连接Arduino、安装驱动库、编写代码实现文本显示、图形绘制和图片播放!✅ 涵盖内容: SS
通过模块化的设计,开发者能够方便地添加新的功能模块,如个性化推荐、行情分析等,为用户提供更多增值服务。 未来,随着人工智能和大数据技术的引入,免费的行情网站APP代码将变得更加智能化和个性化。开发者可以通过对用户数据的分析,预测市场趋势,并在最适合的时机提供市场行情的实时更新,进一步提升平台的竞争力。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import math import cv2 from collections import namedtuple __author__ = 'Vien' ''' 注释 ''' # SSD参数 SSDParams = namedtuple('SSDParameters', ['img_shape', # 输入图片大小: 300x300 'num_...