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 整个系统由PS和PL...
摘要: SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型,同时具备了两模型各自的优势,即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框,这样的设置存在一定的主观性,并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题,本文提出了使用K-Means算法对...
but has an incompatible shape with model variable. Checkpoint shape: [[91]], model variable shape: [[21]]. This variable will not be initialized from the checkpoint.
Keywords:MobileNetV3、MobileNetSSD、MobileNet_V3、MobileNet、Tensorflow、Tensorflow_models 最近在写Mobilenet_V3-ssd的文档,文档的内容主要分为两个部分:1,网络模型结构说明及图示 ;2,网络伪代码。本文放出第一个部分(约占完整文档的1/3左右)。内...
本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD,这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd,因此项目编译和数据库生成大多同 weiliu89的base。以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。 01
折腾了一段时间,终于将自己的数据集成功建立了MobileNetSSD模型,并在caffe-ssd下成功实现,下面和大家一起分享下我实现的过程,并欢迎大家一起讨论。 一、前提 1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd,这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章,也可以参考下面链接的文章: ...
因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。
“本文主要内容:基于自制的仿VOC数据集,利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。” 本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD,这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd,因此项目编译和数据库生成大多同 weiliu89的base。以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个...
Part Number: TDA4VM 问题1:使用pytorch1.5训练SSD+MobileNetV2检测模型,在SDK7.3上量化(numParamBits=8,numFeatureBits=8),模型量化精度损失很大,平均每个类别15%。 曾经改进实验:调整量化参数,并使用全16bit量化,量化损失有所提升,但量化精度损失还是比较高平
最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下。 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception、faster_rcnn、rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各...