SSD-MobileNet V2比起V1改進了不少,影片中看起來與YOLOV3-Tiny在伯仲之間,不過,相較於前者花了三天以上的時間訓練,YOLOV3-Tiny我只訓練了10小時(因為執行其它程式不小心中斷了它),average loss在0.04左右,還有下降的空間。因此理論上,YOLOV3-Tiny表現應會比SSD-MobileNet V2來得更好,但如果要應用於樹莓派或手機...
为什么官方提供的mobilenet-ssd的后处理时间高达1s呢?请问这块如何优化?作者: hscoder 时间: 2019-3-22 23:53hisping 发表于 2019-3-5 19:08 你应该是没有开启量化 请问怎么开启量化呢 ?作者: 程子时间: 2019-3-23 09:25hscoder 发表于 2019-3-22 23:53 请问怎么开启量化呢 ? rknn.build(do_quantizat...
在FasterR-CNN和SSD中,通過不同的方式獲得了多尺度的適應性,FasterR-CNN中使用不同的scale,SSD直接從不同大小的feature map上來提取ROI區域, 為了提升對小尺度物體的檢測,在YOLOv2中加入了轉移層(passthroughlayer),這個層次的功能就是將淺層特征圖(26×26×256)連接到深層特征圖(13×13×512)中,類似ResNet的...
下載下來之後可以直接到ssd資料夾中執行 install_pycuda.sh: $ cd ${HOME}/project/tensorrt_demos/ssd $./install_pycuda.sh 如果顯示nvcc not found的話則需要手動修改 install_pycuda的檔案,我們需要將cuda的絕對位置存放到環境變數當中: 透過nano編輯器開啟並且將iffi中間的內容修改如下,原本的內容記得要註解掉...