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,...
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...
1 # 通过加载预训练好的vgg16模型,对“voc07trainval+voc2012”进行训练 2 # 通过checkpoint_exclude_scopes指定哪些层的参数不需要从vgg16模型里面加载进来 3 # 通过trainable_scopes指定哪些层的参数是需要训练的,未指定的参数保持不变,若注释掉此命令,所有的参数均需要训练 4 DATASET_DIR=/home/doctorimage/kin...
使用Pytorch的SSD300_VGG16训练自己的数据集,一、环境ubuntu16.04+GTX1080TI+tensorflow1.12+cuda9.0+python3.6.5二、下载源码直接上github下载即可。点这个地址下载xception_cityscape模型。点这个地址三、数据集制作1.目录制作deeplab+datasets+ice_data+image(这个里
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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...
网络采用VGG16作为基础模型,使用imagenet数据进行预训练后,将conv4-1前一层的maxpooling中池化模式padding改为same(图中对应pytorch中的ceil_mode),使得输出为38x38,Conv4-3就是多尺度特征中的第一个38x38的特征图,因为该层比较靠前,所以在其后面增加了一个L2 Normalization层,对每个像素点在channle维度做归一化...
SSD算法的基础网络是VGG16,我们先复习下VGG16的网络结构,如下图: VGG16模型结构 可以看到: VGG16的网络输入是224*224*3的图像 经过两个卷积层(Conv1)得到224*224*64尺寸的特征图 经过一个池化层和两个卷积层(Conv2)后得到112*112*128尺寸的特征图 ...
SSD 算法已经在各种预训练算法上进行了训练,如 ResNet50、ResNet101、ResNet152、MobileNet、EfficientNet 和 VGG16。但在本文中,我们将讨论在 SSD [1] 的原始实现过程中使用的 VGG-16。 VGG-16 被用作 SSD 算法的基础网络来提取图像的特征。VGG-16 在SSD出现时是图像分类任务中最准确的模型,所以 SSD 中使用...
SSD的结构特点我们可以看到,其主干网络backbone使用的是VGG16网络结构,但是目标检测与分类网络并不相同,SSD网络结构在VGG16上进行了网路结构的改进,在VGG16的第5层进行了卷积层的更改,且将最后的两个全连接层改为卷积层,最后对各个卷积层进行回归与预测,进行检测,其中低层feature map用来进行小目标的检测,高层feature...