下面直接上代码(项目地址:https://github.com/bubbliiiing/ssd-pytorch): 文件vgg.py中(ssd算法对vgg-16的修改): 代码中,如下,有个参数ceil_mode,设置为false、true的区别见下图: layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] 1importtorch.nn as nn2fromtorchvision.models.util...
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。 本文先使用pytorch对模型进行构建,模型代码参考来源:github.com/amdegroot/ss def create_vgg_ssd(num_classes, is_test=False): vgg_config = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M', ...
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 +image (这个里面放所有的原始图像-RGB的jpg) +inde...
Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一、SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 。这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子、一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好
num_classes:类的数量【参考了SSD,所以类别数量应为:自己的类数量+1(包含了背景类)】 confidence:置信度 nms_iou:NMS阈值 注意:在self.backbone = nn.ModuleList(vgg(3))是调用上面定义的vgg16网络代码,同时需要加上nn.ModuleList(),不然会报错。
VGGNet虽然结构比较简单,但是我们所熟知的单目标检测算法SSD就是用VGGNet作为backbone的,因此有必要把VGGNet的网络结构简单过一遍,为后续学习打下基础。 VGGNet是由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和谷歌旗下DeepMind团队的研究员共同研发提出的,获得了2014年ImageNet图像分类竞赛的第二名。可以将VGGNet看...
很多的物体检测模型的主干网络(例如SSD、M2Det)都是采用VGGNet、还有图像风格迁移、图像分割等等,所以VGGNet是我们深度学习必学的模型之一。 网络组成 VGGNet,使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度...
但是生成SSD模型的预选框是调用了utils/image_util.py完成,这个代码包含了生成预选框和数据增强,增强方式请仔细阅读该代码。 四种模型的代码存放在nets文件夹下,包括mobilenet_v1_ssd.py,mobilenet_v2_ssd.py,vgg_ssd.py,resnet_ssd.py模型,模型代码介绍请查看上面的SSD模型介绍。
pytorch构建图像vgg16源码 SSD 目标识别 SSD源码分析 ios pytorch 搭建vgg16 简介本节主要是介绍我怎么用上一节实现的UNet进行训练,一共分成3部分进行说明。需要强调的是,本节中的数据集以及很多模型训练想法都是来自【Keras】基於SegNet和U-Net的遙感圖像語義分割,我主要的工作就是将keras的代码用pytorch进行了实现...
url=<https://github.com/qfgaohao/pytorch-ssd/blob/master/vision/ssd/vgg_ssd.py>branch=master commit_id=f61ab42 通过Git获取对应commit_id的代码方法如下: gitclone {repository_url}# 克隆仓库的代码cd{repository_name}# 切换到模型的代码仓目录gitcheckout {branch}# 切换到对应分支gitreset --hard ...