ResNet-50,Residual Network 50 是一种深度残差网络模型,由微软实验室的何恺明等人在2015年提出,并在当年的 ILSVRC 图像分类竞赛中获得第一名。ResNet50网络在解决传统卷积神经网络(CNN)在堆叠到一定深度时出现的性能退化问题上取得了显著突破,成为了计算机视觉领域的重要基石。 UNet3D,或 3D UNet,是一种用于医学图像分析
为了检测精度和实际部署效率之间的权衡,人们设计轻量级检测器时绝大部分都是采用轻量化的神经网络结构在内存有限的设备中实现目标检测任务。 在SSD算法的基础上,设计一种检测精度高且占用内存非常小的目标检测器。我们的工作主要包括有:(1)基于ResNet50和MobileNet神经网络重新设计了一种高精度低参数量的目标检测网络...
├── SSDResnet50_MindSpore_{version}_model.zip # 下载的相关模型文件,其中包含了AIR文件 └── SSDResnet50.air # 用于模型转换的AIR文件 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 启动容器。bash docker_start_infer.shinfer_imagedata_path表 2 参数说明 模型转换 模型转换的相关文件在SSDResnet50_MindSpore...
anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等，anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等，融合anchor-based和anchor-free分支的方法有FSAF、SFace、GA-RPN等。SSD网络由VGG Backbone、Extra Layers、Multi-box Layers三大部分组成。Backbone网络可以使用VGG、ResNet50、mobilene...
DetectorModelConfigconfig=newDetectorModelConfig();config.setModelEnum(DetectorModelEnum.SSD_300_RESNET50);DetectorModeldetectorModel=ObjectDetectionModelFactory.getInstance().getModel(config); 3、支持的目标检测模型 SSD 系列 YOLO 系列 YOLOv3 变体系列 ...
该算法采用了更深的ResNet-50作为骨干网络，并单独设计了六层额外特征层。使用特征金字塔网络进行特征融合，以获得更鲁棒的语义信息。使用Soft-NMS 以解决存在的漏检情况，调整先验框的尺度比以更好地检测小目标。通过在机场场面数据集实验表明，该改进算法能够在推断速度为32frame/s 的情况下，取得86.31%的mAP ，...
模型架构方面，SSD在多个预训练算法如ResNet50、ResNet101、ResNet152、MobileNet、EfficientNet和VGG16上进行了训练。然而，在本文中，我们关注的是原始SSD实现中使用的VGG-16。VGG-16作为基础网络用于提取图像特征。在SSD中，VGG-16几乎未做修改，只对最上面几层进行了优化。其中，Atrous卷积通过rate参数...
修改config.py参数,其中最重要的是class_num、use_model、pretrained_model。class_num是分类数量加上背景一类。use_model是指使用的模型,分别有resnet_ssd、mobilenet_v2_ssd、mobilenet_v1_ssd、vgg_ssd四种选择。pretrained_model是预训练模型的路径。 执行train.py程序开始训练,每训练一轮都会更新保存的模型,训练...
步骤1:确定要更新的参数 假设我们需要更新fast_rcnn_resnet50_pets.config文件的image_resizer第10行中提到的参数。 步骤2:在存储库中搜索给定参数 目标是找到proto参数文件。为此,我们需要在存储库中搜索。 我们需要搜索以下代码: ...