ssd resnet50目标检测 关键概念:梯度计算;直方图统计的方向单元划分(Orientation binning);描述器区块(Descripter blocks); 区间归一化(Block normalization);HOG 特征;SVM 分类器——目标识别; 1. HOG 特征 方向梯度直方图(英语:Histogram of oriented gradient,简称HOG)是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检测...
SSD Resnet 50 FPN是一种用于目标检测的深度学习模型,它结合了SSD(Single Shot MultiBox Detector)和Resnet 50 FPN(Feature Pyramid Network)的特性。 损失函数是用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数。在SSD Resnet 50 FPN中,常用的损失函数有Smooth L1损失和交叉熵损失。 Smooth L1损失是一种回归损失函...
YOLOv5是基于单阶段检测器的算法，网络结构比较简单，主要由卷积层和池化层组成，没有使用传统的Anchor机制。SSD-ResNet50+FPN+v1是基于两阶段检测器的算法，网络结构更加复杂，使用了Feature Pyramid Network（FPN）和ResNet50作为主干网络，并采用了多尺度预测的策略。2. 特征提取：- YOLOv5使用了CSPDa...
AIStudio CPU: 2 Cores 8GB Memory AIStudio GPU: V100 16GB VMem Edgeboard 训练模型 模型使用AIStudio 进行训练,训练和预测代码如下 RESNET:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/67775 MOBILE:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/67776 按照之前我们的做法,导出model文件和param文件。
*ssd-mobilenet-v1-fpn, using mobilenet-v1 and FPN as feature extractor with weight-shared box predcitors. *ssd-resnet50-fpn, using resnet50 and FPN as feature extractor with weight-shared box predcitors. ssd-vgg16, reference from the paper. Using vgg16 as backbone and the same bbox ...
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Hi, I want to train ssd_resnet50_v1 on my own dataset locally. OS: Windows 10 Python: 3.6.10 TF: 1.12.0 GPU version from pip GPU: Nvidia GTX 1080 Ti I try to train through main_model.py and train.py (legacy). The command which I use is: ...
*ssd-mobilenet-v1-fpn, 使用mobilenet-v1和FPN作为特征提取器, 并使用权重共享box预测器。 *ssd-resnet50-fpn, 使用resnet50和FPN作为特征提取器, 并使用权重共享box预测器。 ssd-vgg16, 参考论文实现。 使用vgg16作为骨干网络, 并使用和论文相同的bbox预测器。 数据集 使用的数据集: COCO2017 数据集大小...
[1]ssd_resnet50_fpn 转 rknn 时,输入节点FeatureExtractor/resnet_v1_50/resnet_v1_50/conv1/Conv2D,输出是[concat, concat_1],是否正确?[2] 后处理的方式跟demo中ssd_mobilenet_v1一样的,先验框是自己生成的,前面几列如下:0.0062499996 0.0062499978 0.0062500006 0.0062499996 是否有问题?作者...
SSD_resnet50_fpn采用Resnet_50作为SSD的主干网络提取特征,加上fpn结构,主要网络思想就是将前面和后面的卷积层都拿出来,组成一个multiscale结果,既能检测大物体,又能检测小物体。 参考论文: Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár " Focal Loss for Dense Object Detection" ar...