该版本的github地址为: 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SSDA...
1, keepdim=True))#[26196, 1]returntorch.log(torch.sum(torch.exp(x-x_max),1, keepdim=True)) + x_max# Original author: Francisco Massa:# https://github.com/fmassa/object-detection.torch# Ported to PyTorch
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...
最近,在回顾之前看过的论文和代码时,看到SSD的代码和思想非常适合从基础层面去理解目标检测的各种思想。 因此,我决定写一个 详细、全面、细致 的代码解析,希望能够让更多的人能无师自通,能够很好的了解如何结合paper去实现代码。 SSD Pytorch版本的代码来至于 Amdegroot 的 Pytorch 版本。 目录 网络模型 VGG Backbo...
构建三部分网络的代码如下(Pytorch版)。 基于VGG的base network. defvgg(cfg,i,batch_norm=False):layers=[]in_channels=i#此时的cfg为[64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M',# 512, 512, 512]# i = 3forvincfg:ifv=='M':layers+=[nn.MaxPool2d(...
最近在看经典目标检测算法SSD的Pytorch的代码,顺便把后处理的非极大值抑制NMS改了一下,改成了基于DIoU的非极大值抑制DIoUNMS。 由于NMS是基于IoU进行评价的,而IoU的做法对目标框尺度和距离的影响不同,请查看具体论文DIOU。 图一 当IoU相同时,如上图所示,当相邻框的中心点越靠近当前最大得分框的中心点,则可认为...
SSD_论文+代码(pytorch) SSD:Single Shot Multibox Detector 以下内容,仅代表个人感受! 1.Abstract 论文十分的硬核,对于第一段而言,没有什么废话,直奔主题,第一句话就是我们提出了一个新的检测模型,第一段后半段,diss了faster rcnn以及yolo,我比yolo准,比faster rcnn还快,呵,最后一句话,丢上了一个caffe代码...
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:...
SSD目标侦测算法详解 动手学深度学习9.7章 pytorch从0实现 1552 -- 18:15 App SSD目标侦测算法 torchvision官方实现源代码详解 504 -- 9:33 App SSD系列算法原理精讲【4】 13.4万 596 4:40:35 App yolo v5 解读,训练,复现 7970 19 25:57 App 目标检测 SSD 第一部分 2.3万 36 31:30 App 15.2 ...
前面的推文已经介绍过SSD算法,我觉得原理说的还算清楚了,但是一个算法不深入到代码去理解是完全不够的。因此本篇文章是在上篇SSD算法原理解析的基础上做的代码解析,解析SSD算法原理的推文的地址如下:https://mp.weixin.qq.com/s/lXqobT45S1wz-evc7KO5DA。今天要解析的SSD源码来自于github一个非常火的Pytorch实现...