mobilenet-ssd MobileNet-SSD是一种结合了MobileNet架构和SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的高效深度学习模型。它特别适用于移动和嵌入式视觉应用,如车辆车牌检测、行人检测等,因为它具有速度快、模型小、效率高等优点。 基础概念 MobileNet:一种轻量级的深度学习架构,通过深度可分离卷积来降低模型的计算复...
结果MobileNetSSD下出现两个超链接文件: 5、执行train.sh 进行训练,得到结果: 6、合并成最终的model,以及测试 因为MobileNet中有bn和scale层,最后生成deploy需要进行一步操作,此处运用merge_bn.py文件。 这里使用的是迭代训练50000次得到的模型来进行bn层的合并,以获得最终的模型。 python merge_bn.py --model ./...
参照MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型(prototxt文件) | github,绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下(忽略一些参数细节): 图片中从上到下分别是MobileNet v1模型(统一输入大小为300x300)、chuanqi305的Mobilenet-SSD网络、VGG16-SSD网络。且默认都是用3x3大小的卷积核,除了MobileNet-SSD的Conv14_1、Conv15_1、Conv...
如下是一个实例的配置文件,关于模型选择和训练参数配置的细节大家可以参考如下配置文件: #SSDwithMobilenetv1,configuredfortrafficDataset.#Usersshouldconfigurethefine_tune_checkpointfieldinthetrainconfigas#wellasthelabel_map_pathandinput_pathfieldsinthetrain_input_readerand#eval_input_reader.Searchfor"PATH_TO_B...
python object_detection/train.py--train_dir object_detection/train--pipeline_config_path object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet_v1_pets.config 经过漫长的等待,可以看到在/object_detection/train目录下生成了模型。然后创建文件夹ssd_model/model
- 加载Caffem模型 - 使用模型预测 实例4:SSD-MobileNet模型实时对象检测 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace cv::dnn; using namespace std; const size_t width = 300; ...
最近项目里需要一个小型的目标检测模型,SSD、YOLO等一通模型调参试下来,直接调用TensorFlow object detect API居然效果最好,大厂的产品不得不服啊。使用mobilenet ssd v2模型,配置文件也未修改参数,训练后的模型不光检测效果不错,在CPU上的运行时间也在70ms左右。之后将模型移植到安卓手机上(魅族MX4,老的不是一点点...
MobileNet-SSD和SSD300是比较常用的目标检测算法模型,相较于SSD300,MobileNet-SSD是比较轻量化的模型,主要用在手机、嵌入式终端等边缘场景。 模型下载: 1. 进入model downloader目录 cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/tools/model_downloader 2. 使用model downloader下载SSD300, MobileNet-SSD模型 ...
Mobilenet-SSD:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/41752 按照之前我们的做法,导出model文件和param文件。 运行预测 我们执行预测,忽略掉预处理的速度,仅仅计算模型前向传播的时间。 对于AIstudio平台,我们计算以下代码的运行时间 label = exe.run(inference_program, feed={feed_target_names[0]: te...
最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下。 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception、faster_rcnn、rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各...