毕设第一次接触这个，菜鸟级别，记录过程。如有错误，感谢指正。前期准备系统与环境win7系统以及老cpuanaconda3以及tensorflow环境 jupyteropencv库 pycharm 等代码SSD-Tensorflow（源码） 解压到SSD-Tensorflow-master文件夹 checkpoints子文件夹下的两个文件直接解压到此文件夹中测试代码 1.方法一 在文件夹处开终端，运
目录下载数据集训练代码修改config.py新建cancer.py作为数据读入__init__文件ssd.pytrain.pymultibox_loss.py验证eval.py代码修改爬坑实录！使用Colab 对于一个小白，想对自己数据的训练实在不容易，花了好几天时间，翻阅了很多资料，在此做个总结。 我的环境是windows+cpu，没有N卡！本文并将讲解用Colab进行训练 默认已配置好Pyt
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2024-01-25 17:39:05
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机器学习11：pytorch训练自定义数据集简单示例 本文整理总结自博客用portorch训练自己的数据集，在pytorch官网例程的基础上将自己的数据放到其模型下，实现一个识别手写数字的简易分类器。1.环境配置及模块导入： 首先配置pytorch的运行环境，然后导入各种模块。import
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2023-08-14 10:28:54
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文章目录前言一、所用的环境二、步骤1.labelme标注工作2.处理数据总结 前言Mask-RCNN是最近权威的目标检测算法，本文分享和记录训练自己的数据集的整个流程一、所用的环境python==3.6tensorflow-gpu==1.13.1pillow==8.2.0labelme==4.5.7pyqt5==5.15.2二、步骤1.labelme标注工作（自行百度搜安装labelme）打开A
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2024-10-11 14:12:49
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# 使用 PyTorch 进行 SSD 模型的自定义数据集训练
## 引言
单发多框检测（Single Shot MultiBox Detector, SSD）是一种常用的目标检测方法。与其他目标检测技术相比，SSD 的优点在于它提供了更快的速度以及较高的精度。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架训练一个 SSD 模型来检测自定义数据集中的目标。我们将详细描述整个流程，并提供代码示例，确保
前言目标检测近年来已经取得了很重要的进程，主流算法主要分成两个类型：（1）Two-stage方法：如R-CNN系列算法，其主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选框，然后对这些候选框进行分类和回归，two-stage的方法优势在于准确率度高；（2）One-stage方法：如YOLO、SSD，其主要思路就是均匀地在图片上不同位置进行密集抽样，抽样时可以
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2023-07-29 23:50:18
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MaskRCNN环境部署及训练自己数据MaskRCNN是属于实物分割算法，进行多任务深度学习的算法，能够完成目标分类、目标检测、实例分割等多种任务，是一石多鸟的多任务网络模型的典型代表。接下来简单描述如何在windows/linux环境中部署和利用MaskRCNN完成自己数据集的训练。1、环境Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。Python 3.4+(自行安
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2023-06-20 10:01:42
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98059235最近做实验，参考各位大神的教程来跑自己的数据集，整个过程做一个记录，为以后的复现做参考。所用的代码地址：https://github.com/lufficc/SSD这份代码是比较新的，比起两年前star数量最多的SSD Pytorch实现有更多的灵活度，更详细的文档，作者给出了不同的Backbone，在readme里面
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2024-08-18 13:02:01
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一、数据集准备SSD代码：GitHub - amdegroot/ssd.pytorch: A PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector采用的VOC格式的数据集，在data文件夹下新建文件夹VOCdevkit/VOC2007，数据集放在该路径下。数据集包括Annotations（放xml文件）、ImageSets、JPEGImag
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2024-01-31 03:57:28
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目录一、制作自己数据集1.1 torch数据加载原理1.2 地理信息科学与深度学习的结合1.3代码实现1.4分批次加载数据集二、训练网络2.1参数选择2.2训练过成可视化三、执行预测3.1滑动窗口预测3.2滑动窗口主要代码因为很多人会问代码能开源吗，在哪里，因此开头就先把代码地址放出来。项目代码地址：点击获取地址一、制作自己数据集1.1 torch数据加载原理torch数据输入需要转换为张量，因此
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2023-08-18 15:04:16
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简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用 `voc2ssd.py` 生成索引文件step2：用 `voc_annotation.py` 生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改 `config.py` 文件step4：运行 `train.py` 文件步骤3：预测step5：修改根目录下 `ssd.py` 文件step6：修改nets目录下 `ssd.py`
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证；本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程。
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证。
本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程，内容包括：1 数据集的标注
2 数据集的转换
3 使用SSD如何训练
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2023-12-27 18:00:57
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1. 制作自己数据集（labelme）使用labelme对自己采集的图像进行标注。 安装和使用过程略。 然后标注的json文件默认保存在图像所在的目录内。标注完成之后一般是这样的：2. 下载deeplab3+源码包（pytorch）github地址：https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception 下载代码包至自己的指定位置：3
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2023-09-11 15:59:15
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# 使用 PyTorch 实现 SSD 目标检测训练自己的 COCO 数据集
## 1. 介绍
目标检测是一项计算机视觉的任务，旨在识别图像中的物体并给出其位置信息（通常是边界框）。在这篇文章中，我们将学习如何使用 PyTorch 框架的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法来训练自己的 COCO 数据集。我们将逐步进行，包括准备数据集、安装依赖包、构建模型
SSD训练自己的数据集1、pytorch环境安装即SSD-pytorch代码下载下载SSD代码：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 下载模型： https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pthpyhton3.6pytorch1.5在目录下创建weights文件夹将下好的模型放进去
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2023-11-27 19:31:12
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使用的代码是ruotian luo的开源代码，github地址：https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn0. 安装依赖包Torchvision 0.3 ，opencv-python, easydict1.6，tensorboard-pytorch，scipy，pyyaml…一. 下载项目代码，安装COCO API下载项目代码git clon
Linux下的trim支持叫discard，现在ext4和xfs都支持（btrfs应该也支持），内核需要>=2.6.37，xfs的支持在3.0才比较完善。具体需要设置这2个方面：1.文件系统表修改fstab文件，在挂载参数中加上discard；最好也同时加上noatime，如下/dev/sda3 / ext4 noatime,no
## SSD pytorch如何训练
### 问题背景
在目标检测任务中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种经典的深度学习模型。我们想要使用PyTorch框架来训练一个SSD模型，以便在自定义数据集上进行目标检测任务。
### 解决方案
#### 1. 数据准备
首先，我们需要准备训练数据。我们需要一个包含图像和标注框的数据集。图像可以是任何形式的图像文
原创
2023-12-21 03:52:23
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1.在ssd/caffe/data下创建VOC2007的目录，将ssd/caffe/data/VOC0712里的create_data.sh、create_list.sh和labelmap_voc.prototxt拷贝到VOC2007下，得如下图： 2.在/home/bnrc下创建data目录，在d
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2017-11-01 16:17:00
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目录一、目标检测概述1.1 项目演示介绍1.2 图片识别背景1.3 目标检测定义二、目标检测算法原理2.1 任务描述2.2 目标检测算法必备基础2.3目标检测算法模型输出目标检测 -overfeat模型R-CNN模型候选区域特征提取非极大抑制 （NMS）修正候选区域R-CNN的训练过程R-CNN的测试过程 一、目标检测概述1.1 项目演示介绍项目架构数据采集层： 数据标注、数据的存储格式深度模型
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2023-10-19 10:59:54
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