M2Det的整体架构如下所示。M2Det使用backbone和多级特征金字塔网络(MLFPN)从输入图像中提取特征,然后类似于SSD,根据学习的特征生成密集的边界框和类别分数,最后是非最大抑制(NMS)操作以产生最终结果。 MLFPN由三个模块组成:特征融合模块(FFM),简化的U形模块(TUM)和按基于尺度的特征聚合模块(SFAM)。 FFMv1通过融合...
MobileNetSSD_deploy.prototxt ,本文使用的描述文件 labelmap_det.txt ,标签文件,本文并未使用,自定义了一个字符串数组来包含20个类别 具体操作步骤 1. 加载模型(读取网络信息) AI检测代码解析 string bin_model = "D:/OpenCV/project/opencv_tutorial-master/data/models/ssd/MobileNetSSD_deploy.caffemodel"; //...
SSD 将输出一系列离散化(discretization)的 bounding boxes,这些 bounding boxes 是在不同层次(layers)上的 feature maps 上生成的,并且有着不同的 aspect ratio。 使用RussellCloud 复现 做深度学习的,大家都知道最纠结的莫过于配置环境了。那么多框架那么多库那么多版本,稍有不注意,成倍的时间都花在踩坑上了。...
defwrite_voc_results_file(all_boxes, dataset):#将检测结果按照每类写成文本,方便后面读取结果forcls_ind, clsinenumerate(labelmap):print('Writing {:s} VOC results file'.format(cls))ifnotos.path.exists(args.save_det_result): os.mkdir(args.save_det_result) filename= os.path.join(args.save...
继续来开开脑洞,今天要介绍BMVC 2017的一个SSD的改进算法R-SSD。关于SSD可以看一下之前的论文笔记:目标检测算法之SSD,后面我也会整理出来一个非常详细的Pytorch版本的SSD代码的解读,确认无误后发送给感兴趣的同学。这里先看一下SSD的网络结构图吧。 SSD的网络结构图 ...
det = mx.contrib.symbol.MultiBoxDetection(*[cls_prob, loc_preds, anchors], nms_threshold=nms_thresh, force_suppress=force_suppress, variances=(0.1, 0.1, 0.2, 0.2), nms_topk=nms_topk, name=" detection") 预测阶段,主要是refine anchor + nms ...
SSD is simple relative to methods that require object proposals because it completely eliminates proposal generation and subsequent pixel or feature resampling stages and encapsulates all computation in a single network. This makes SSD easy to train and straightforward to integrate into systems that requi...
通过hard negative mining，选择负类，且负类个数是正类个数的3倍。损失函数计算 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—...
前言最近有一篇综述目标检测的论文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》,来自首尔国立大学的 Lee hoseong 在近期开源了「deep learning object detection」GitHub 项目,正是参考该论文开发的。该项目集合了从 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期发表的 M2Det 等几十篇关 ...
前言最近有一篇综述目标检测的论文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》,来自首尔国立大学的 Lee hoseong 在近期开源了「deep learning object detection」GitHub 项目,正是参考该论文开发的。该项目集合了从 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期发表的 M2Det 等几十篇关 ...