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...
*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 ...
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 -->...
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tensorRT API进行构建,通常使用python代码完成对相关模型进行训练。
SSD-VGG是采用单个深度神经网络模型实现目标检测和识别的方法。模型主要特点:1、多尺度特征映射。将卷积特征层添加到截取的基础网络的末端。大尺度的特征图有较多的信息,可以用来检测小物体。而小尺度的特征图用来检测较大的物体。允许在多个尺度上对检测结果进行预测。
ssd_300_vgg 节点名称ssd_preprocessing_train SSD = solid state disk 叫作固态硬盘。 目前的硬盘(ATA 或 SATA)都是磁碟型的,数据就储存在磁碟扇区里,固态硬盘数据就储存在芯片里。 SSD由控制单元和存储单元(FLASH芯片)组成,简单的说就是用固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘。由于固态硬盘没有普通硬盘的旋转介质...
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SSD的结构在VGG16网络的基础上进行修改，训练时同样为conv1_1，conv1_2，conv2_1，conv2_2，conv3...
尤其是为什么要把全连接层换成卷积层，谢谢VGG本来是识别网络，所以网络最后加的是全连接层；VGG作为SSD...