第十八届全国大学生智能汽车竞赛完全模型组线下赛--模型训练(以SSD-Mobilenet V1为例) 配置环境 上图为Edgeboard系统所支持的环境 因此我们的环境配置如下: 训练框架:paddlepaddle 1.8.4 代码环境:python 3.7 PaddleDetection:0.5 In [ ] # 数据集解压(此处以官方提供的VOC数据集为例) !unzip -qo /home/aistudi...
一、作品简介 本作品基于海云捷迅CyclonV Soc FPGA开发板,使用百度飞浆PaddlePaddle组件训练、压缩、导出和部署SSD_MobileNetV1模型到硬件端,最终实现目标检测设计。通过剪枝、量化、SDK优化,驱动优化、时钟频率优化和卷积连续调度,将原1200ms的推理时间,缩减至128ms,速度提升近10倍。 图1 推理图片 图2 推理时间 整个...
开始训练 训练命令如下: In [ ] #开始训练 %cd home/aistudio/PaddleDetection/ !python -u tools/train.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_voc.yml --use_tb=True --eval 查看训练效果 训练完成后输出的模型保存在 ./PaddleDetection/output/ssd_mobilenet_v1_voc 文件夹下,本次训练总轮数默认为280...
MobileNetV1是基于深度级可分离卷积构建的网络[1]。MobileNetV1将标准卷积拆分为了两个操作:深度卷积(DW)和逐点卷积(PW),DW卷积和标准卷积不同,对于标准卷积其卷积核是用在所有的输入通道上,而DW卷积针对每个输入通道采用不同的卷积核,就是说一个卷积核对应一个输入通道。而PW卷积其实就是普通的卷积,只不过其采...
本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集。所用模型为ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。当然也可以在windows下训练,代码上没有多大差别,主要是配置环境那里,比较麻烦(windows和linux下都一样麻烦)。 一、配置环境 1. 在GitHub上下载所需的models文件,地址:https://github.com/tensorfl...
加载预训练的SSD-MobileNetV1模型: 在face-api.js中,你需要确保在调用任何检测函数之前加载了SSD-MobileNetV1模型。这可以通过调用faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromDisk或faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri方法来完成,具体取决于模型文件的存储方式。 例如,如果模型文件存储在本地磁盘上,你可以这样做:...
我正在训练一个经过预先训练的ssd-Mobenev1-pets.config来检测建筑物的列，大约一天，但是损失在2-1...
然后打开配置文件ssd_mobilenet_v1_pets.config,把num_classes改为20配置默认训练次数num_steps: 200000,我们根据自己需要改,注意这个训练是很慢的,差不多以天为单位,所以可以适当改小点。 然后改一些文件路径: 代码语言:javascript 复制 train_input_reader:{tf_record_input_reader{input_path:"/home/wow/Github...
使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务。以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可。
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。