1classSSD300(nn.Module):2def__init__(self, num_classes, backbone_name, pretrained =False):3super(SSD300, self).__init__()4self.num_classes =num_classes5ifbackbone_name =="vgg":6self.vgg =add_vgg(pretrained)7self.extras = add_extras(1024, backbone_name)8self.L2Norm = L2Norm(512...
2⃣️ SSD算法采用VGG网络作为基础架构(如图2⃣️☑️),只需在VGG基础上进行简单修改即可✅3⃣️ 主要修改内容包括:原VGG16池化层核尺寸固定为2x2,而在SSD中,Conv5接的池化核大小为3,填充为1✅4⃣️ Conv 6中使用了空洞数为6的空洞卷积,其padding也为6,这样做保持参数量不变✅5⃣...
SSD网络以VGG16作为基础的特征提取层Base Layer,选取其中的Conv4_3作为第一个特征层用于目标检测,VGG网络大家都很熟悉我就不多说了,有不了解的小伙伴可以参考博客VGG网络解析 Extra Feature Layer 在VGG16 Base Layer的基础上,作者额外的添加了几个特征层用于目标检测,将VGG16中的FC7该成了卷积层Conv7,同时增加了...
g、利用卷积代替全连接层,进行了两次[3,3]卷积网络,输出的特征层为1024,因此输出的net为(19,19,1024)。(从这里往前都是VGG的结构) h、conv6,经过一次[1,1]卷积网络,调整通道数,一次步长为2的[3,3]卷积网络,输出的特征层为512,因此输出的net为(10,10,512)。 i、conv7,经过一次[1,1]卷积网络,调整通...
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采用VGG16做基础模型,首先VGG16是在ILSVRC CLS-LOC数据集预训练。然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,链接https://export.arxiv.org/pdf/1606.00915,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3*3卷积层conv6和1*1卷积层conv7,同时将池化层pool5由原来的2*2-s2变成3*3-s1(猜想是不想reduce特征图大小),为了配合这种变化...
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Conv6和Conv7分别替换VGG-16中的FC6和FC7,在Conv7之后的卷积是新增的. cls分支和box分支均采用3x3卷积来完成. SSD不同阶段的feature map将对应不同尺寸目标的预测,这可以更好地解决多尺寸目标的检测问题,这也是SSD的精髓所在. SSD网络结构 highlight 使用不同阶段的feature map进行预测,以捕获不同尺寸的目标. ...
SSD网络由三部分组成,包括VGG Backbone, Extra Layers和Multi-box Layers。 1)VGG Backbone(Backbone意为主干网络):在前端通过卷积神经网络提取图像特征。SSD的输入为300x300x3(输入特征图的长宽分别是300和300像素,3代表RGB三色)的图像,通过VGG Backbone(5层网络)处理为38x38x512(特征图的长宽分别是38和38像素,512...
ssd-vgg16, reference from the paper. Using vgg16 as backbone and the same bbox predictor as the paper present. Dataset Note that you can run the scripts based on the dataset mentioned in original paper or widely used in relevant domain/network architecture. In the following sections, we wil...