http://blog.csdn.net/zhangjunbob/article/details/53119959

加入带洞卷积的resnet结构的构建,以及普通resnet如何通过模块的组合来堆砌深层卷积网络. 第一段代码为deeplab v3+(pytorch版本)中的基本模型改进版resnet的构建过程, 第二段代码为model的全部结构图示,以文字的方式表示,forward过程并未显示其中 import math import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo from modeling.sync_batchnorm.ba

论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 源码地址:http://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境1:torch1.9.0+CPU 环境2:torch1.8.1+cu102.torchvision0.9.1+cu102 1. StopIteration.Batch_size设置32,训练至60次报错,训练中断:Batch_size改成8训练至240次报错. 报错原因及解决方法:train.py第165行: # 修改之前 im

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. Introduction SSD is an unified framework for object detection with a single network. You can use the code to train/evaluate a network for o

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学

一.论文介绍 读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature map分别做3x3卷积,

全流程地址 一.辅助API介绍 mxnet.image.ImageDetIter 图像检测迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean = nd.array([123, 117, 104]) def get_iterators(data_shape, batch_size): """256, 32""" cla

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 Preface 这是今年 ECCV 2016 的一篇文章,是 UNC Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) 的 Wei Liu 大神的新作,论文代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 有几点更新: 1. 看

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码下载: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Abstract We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of boun

Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框.锚框.多尺度对象检测和数据集.现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD).这种快速简便的模式已经被广泛应用.该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型. 1. Model 图1显示了一个SSD模型的设计.该模型的主要组成部分是一个基本网络块和若干个串联的多尺度特征块.在这里,基网络块用于提取原始图像的特征,一般采用深度卷积神经网络的形式.关于SSDs的论文选

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

0. 背景 经过了rcnn,spp,fast rcnn, faster rcnn,yolo,这里又到了ssd模型. faster rcnn的贡献是将候选框区域提取的部分也集成到CNN中去,并且与对象的分类和候选框区域微调共享同一个基CNN,而其中还是存在需要做4步训练的方法(作者虽然后续也实现了近似联合训练的方法): 不过yolo就比较暴力,直接将最后的feature map硬编码成7*7的网格,每个神经元就是一个如faster rcnn中RPN的划框,先验的将faster rcnn的RPN的工

最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod

今天介绍目标检测中非常著名的一个框架 SSD,与之前的 R-CNN 系列的不同,而且速度比 YOLO 更快. SSD 的核心思想是将不同尺度的 feature map 分成很多固定大小的 box,然后对每个 box 做预测,既要预测该 box 所包含的 object 属于哪一类,也要预测该 box 与真实的 box 之间的偏差. 为了获得更高的检测精度,SSD 利用了多尺度的技巧,既利用了不同尺度的 feature map,也利用了不同尺度的 box,还利用了不同的比率. 论文也给出了说明图,对

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高:(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在图片的不同位置

Prerequisite: VGG Ref: [Object Tracking] Localization and Detection SSD Paper: http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 SSD Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 [Origin, Liu et al., 2015] 17 pages. 摘要: 我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法. 我们的方法,名为SS

在用voc2007和voc2012的数据训练基于caffe的SSD模型的时候,我们需要将图片数据转换成lmdb格式,运行脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh(具体位置在$CAFFE_ROOT/data/VOC0712/create_data.sh)结果报错: 解决方法: 1.打开 ~/caffe-ssd/scripts/create_annoset.py 文件. 2.在import sys和from caffe.proto import caffe_pb2这两段代码中间 加

caffe ssd 错误描述: AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap' SSD from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.proto 解决方法在用voc2007和voc2012的数据训练基于caffe的SSD模型的时候,我们需要将图片数据转换成lmdb格式,用到的脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh(