https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 1. 在该github下的使用操作方法比较完善,就不在这里记录了。在这里只记录代码的解析。 数据读入部分 数据读入部分的代码为 dataset=VOCDetection(root=args.dataset_root,transform=SSDAugmentation(cfg['min_dim'],MEANS)) 1. transform 其中SSDAugmentation函数为图像、标...
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 ...
SSD pytorch代码解读 mobilenet ssd pytorch 之前使用 Tensorflow Detection API 训练 SSD 网络,改里边的 depth_multiplier 参数使网络层数降低,确实可以提高推理速度,但是因为该 API 训练的网络里有一个定制的操作符TFLite_Detection_PostProcess 不能在GPU上运行,导致推理时需要在 GPU CPU 上切换影响推理速度(猜测,因...
SSD基于前向的CNN网络,对于每个anchor,都输出bounding box prediction和category score,得到一个固定大小的输出集合,最后使用NMS得到最终预测结果。 Base Model SSD的网络模型可分为三部分,前部分的网络为标准的图像分类网络(在全连接层之前截断),作者称之为base network. 在论文中作者使用了VGG16作为base network。 Mu...
Training的部分,我们主要参考文章,以及代码的实现,我们主要参考的代码是:SSD源码 https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch.git,其中的代码结构十分漂亮。 主要目录结构: ├── ckpt │ └── ssd300_mAP_77.43_v2.pth ├── data │ ├── coco_labels.txt ...
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:...
损失函数等于位置损失函数和分类损失函数的和，公式如下：算法结果 2. 资源分享内容 经典SSD论文——single shot detection.pdf pytorch复现SSD论文项目文档—— a PyTorch Tutorial to Object Detection.pdf pytorch复现SSD论文项目代码——a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection-master.zip 3. 资源获取方法 ...
结合代码https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch进行讲解 1.网络结构: 整个网络可以分成三个部分: 2.1 Base网络: 主要用来提取特征,这里使用VGG16, 但是这里做了一些修改: conv4-1前面一层的maxpooling的ceil_mode=True,使得输出为 38x38; 将第5个pooling层和后面的fc层丢弃, 其中池化层pool5由原来的stride...
本文简要介绍python语言中 torchvision.models.detection.ssd300_vgg16 的用法。 用法: torchvision.models.detection.ssd300_vgg16(pretrained: bool = False, progress: bool = True, num_classes: int = 91, pretrained_backbone: bool = True, trainable_backbone_layers: Optional[int] = None, **kwargs: ...
物体检测模型SSD的源码,包括数据、代码、训练模型。环境:Python3.8; pytorch1.5。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 chencheng851126 2020-06-26 15:00:38 评论 我的环境是anaconda,python3.7,pytorch1.5,能训练,但是在运行eval.py时报错,无法运行,RuntimeError: Legacy autograd function ...