针对汽车涂料固有的缺陷特征,通过改进MobileNet-SSD网络的特征层,优化边界框的匹配策略,提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于油漆缺陷的自动检测。实验结果表明,改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车身漆膜的缺陷,准确率超过95%,比传统SSD算法快10%,可以实现实时、准确的车身漆面缺陷检测。 简介 车身主要由钢...
当前目标检测的算法有很多,如rcnn系列、yolo系列和ssd,前端网络如vgg、AlexNet、SqueezeNet,一种常用的方法是将前端网络设为MobileNet,后端算法为SSD,进行目标检测。之前使用过这套算法,但是知其然不知其所以然,今天系统学习一下。 MobileNet 1.论文:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications...
SSD_Mobilenet目标检测是一个使用 OpenVINO 框架,以及 SSD 和 Mobilenet 算法训练的目标检测模型。本模型能够接受图像作为输入,识别出图像中包含的各类物体。 模型基本信息 官方模型 本模型 框架 本模型是 OpenVINO 格式的模型。 输入 名称 类型 形状 转换形状 ...
三、算法实现Google 官方有提供效果极佳的 mobilenet_object_detector.tflite 模组,即可直接使用,请点选下载。故这里利用迁移学习方法与 TF-Slim实现 TOTORO 物件检测器(Object Detector)。实现步骤如下:第一步 : 开启 Colab 设定环境%tensorflow_version 1.x!python -c 'import matplotlib as tf; print(tf.__ver...
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杂度和参数数量...
pytorch ssdmobilenet目标检测模型训练 SSD分析 SSD背景 SSD Framework CNN-based detector SSD的backbone:VGG16 SSD Model L2Norm 先验框 多尺度对SSD的影响 定位、分类 小结 问题 SSD算法是比较经典的目标检测算法,讲解SSD的博客有很多,比如目标检测之SSD就讲的非常好。
基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究 0 引言 目标检测是将目标从图像中提取出来的计算机视觉技术,是计算机视觉领域的重要组成部分,是一切计算机视觉任务的基础,具有较高的研究价值。运动目标检测是从不断变化的序列图像中进行目标的识别和定位,分为静态背景下的目标检测和动态背景下的目标检测。目前,解决目标检测...
提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于车身油漆的缺陷检测。该过程包括两部分,数据增强算法,扩展数据集和改进的MobileNet-SSD算法,以检测缺陷位置。 1、提出了一种新的图像数据增强算法,通过为缺陷涂料图像制定相应的切割策略和采样位置来增强数据集,从而实现了缺陷涂料图像的多方向和多角度切割。2、提出了一种基于车...
首先通过算法的主要组件,强调与原始 SSD 的不同之处; 然后讨论这个已发布的模型,是如何训练的; 最后为所有新上线的目标检测模型,提供详细的 Benchmark。 SSDlite 网络架构 SSDlite 是 SSD 的升级版,在 MobileNetV2 论文中首次发布,随后在 MobileNetV3 论文中被再次使用。因为这两篇论文的重点,是介绍新的 CNN 架...