图2. MobilenetV1网络各部分占比 1.1.2 SSD检测头 主流的算法主要分为两个类型:(1)two-stage方法,如R-CNN系算法, two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage方法,如Yolo和SSD, YOLO系列模型速度很快,准确度略低,RCNN系列模型速度很慢,准确度较高,SSD系列模型在速度和准确度之间做了折中。SSD核心设计理...
在face-api.js中,你需要确保在调用任何检测函数之前加载了SSD-MobileNetV1模型。这可以通过调用faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromDisk或faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri方法来完成,具体取决于模型文件的存储方式。 例如,如果模型文件存储在本地磁盘上,你可以这样做: javascript const MODEL_PATH = path...
本文将使用ssd_mobilenet_v1_voc算法,以一个例子说明,如何利用paddleDetection完成一个项目---从准备数据集到完成树莓派部署。 - 飞桨AI Studio
一、作品简介 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...
python tools/eval.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.pdparams 预测 In [ ] !python tools/infer.py -c configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_roadsign.yml --infer_img=demo/apple_9.jpg ...
在铝片表面缺陷检测中,使用SSD-MobileNetV1模型可以实现高效准确地识别铝片表面的四种常见缺陷。具体流程包括图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别等步骤。图像采集使用摄像头或其他传感器进行,经过预处理后,通过模型进行缺陷识别。 三、硬件设计及实现 硬件选择:选用高性能的FPGA芯片作为主控芯片,搭配高速存储器、图像采...
Android Studio 4.1 主要是包含了各种新功能和改进，其中 Android Gradle 插件也升级为 4.1.0，要...
When I try to create frozen model from my ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_coco model(checkpoint, events.out.tfevents.1613600796.emres-air, graph.pbtxt, model.ckpt-90728.meta, model.ckpt-90728.index, and pipeline.config files), I am getting "detection_cla...
When I try to create frozen model from my ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_coco model(checkpoint, events.out.tfevents.1613600796.emres-air, graph.pbtxt, model.ckpt-90728.meta, model.ckpt-90728.index, and pipeline.config files), I am getting "detection_classes ...
提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于车身油漆的缺陷检测。该过程包括两部分,数据增强算法,扩展数据集和改进的MobileNet-SSD算法,以检测缺陷位置。 1、提出了一种新的图像数据增强算法,通过为缺陷涂料图像制定相应的切割策略和采样位置来增强数据集,从而实现了缺陷涂料图像的多方向和多角度切割。2、提出了一种基于车...