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...
def ssd_prediction(self, x, num_classes, box_len, isL2norm, scope='multibox'): reshape = [-1] + x.get_shape().as_list()[1:-1] # 得到维度并且形成列表 取第一个到最后一个 [-1, w, h, c] with tf.variable_scope(scope): if isL2norm: x = self.l2norm(x) # 预测位置 -->...
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SSD-VGG 的 Float-32 版本。 此模型采用 RGB 格式。 创建SSD-VGG 的 Float-32 版本。 继承 azureml.accel.models._ssdvgg.AbstractSsdVgg SsdVgg 构造函数 Python 复制 SsdVgg(model_base_path, is_frozen=False) 参数 展开表 名称说明 model_base_path 必需 将模型下载到的路径。 在本地用作缓存。
VGG-SSD目标检测模型 VGG-SSD模型结构 与有关VGG-SSD相关讲解请移步其他优秀文章,本文不再进行叙述。 SSD通过对多尺度特征图检测来完成小目标和大目标的检测,VGG-SSD总共使用了6个不同尺度的特征图,故VGG-SSD设置了6个检测头分别对不同尺度特征图进行检测,将检测结果拼接后经过非极大值抑制层完成最终输出。 要...
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...
ssd的demo是介绍了在voc数据集上训练和验证,所以想要简单的使用ssd训练自己的数据,就是做成类似voc 的数据再调用ssd 中的ssd_pascal.py进行训练。 这里需要说明的是ssd项目中自带的ssd_pascal.py文件会在VGG的模型上再训练,以我的理解就是在VGG的模型上做fine-tuning。
根据VGG16 的模型建立的卷积层和全连通层 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象。 通俗一点其实就是:刚刚说的那个粉红色矩阵,他每一次移动多少格,格子就是步...
nets ssd_vgg_300.py preprocessing ssd_vgg_preprocessing.py 10 changes: 5 additions & 5 deletions 10 nets/ssd_vgg_300.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -473,11 +473,11 @@ def ssd_net(inputs, # Block 6: let's dilate the hell out of it! net = sl...