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...
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...
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...
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Implement VGG-SSD tensor layer by using TensorRT API This project is based on qfgaohao/pytorch-ssd and tjuskyzhang/mobilenetv1-ssd-tensorrt. This project tested on jetson agx xavier using TensorRt 8.0.1.6 Cuda10.2 and costs about 1240ms on the contrasts of 2.8s by using python. Due to tim...
二、TF_SSD项目中网络的结构 回到项目中,以VGG300(/nets/ssd_vgg_300.py)为例,大体思路就是,用VGG 深度神经网络的前五层,并额外多加几层结构,最后提取其中几层进过卷积后的结果,进行网格搜索,找目标特征。对应到函数里,转化为三个大部分,原网络结构、添加网络结构、SSD处理结构: 1 2 3 4 5 6 7 8 9...
【手把手AI项目】四、Caffe_ssd安装以及利用VOC2012,VOC2007数据集测试VGG_SSD网络blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/84866166 喜欢手机观看的朋友也可以在我的个人公号:AI蜗牛车中获取。 废话不多说直接上干货 安装caffe_ssd 前提: -linux双系统-原生caffe安装配置 ...
I was running VGG16- SSD 300 on my pc with openvino and i found that the inference time of the model on a single image is 180-200 ms on CPU. My cpu is Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.60GHz with Broadwell micro-architecture. I found that SSD 300 with VGG model gives around...
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。