目录读取数据集损失函数和评价函数网络模型图预测 %matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
#对每个锚框进行类别预测
def cls_predictor(num_i
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2023-06-19 16:20:26
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SSD是YOLO之后又一个引人注目的目标检测结构，它沿用了YOLO中直接回归 bbox和分类概率的方法，同时又参考了Faster R-CNN，大量使用anchor来提升识别准确度。通过把这两种结构相结合，SSD保持了很高的识别速度，还能把mAP提升到较高的水平。一、基本结构与原理原作者给了两种SSD结构，SSD 300和SSD 512，用于不同输入尺寸的图像识别。本文中以SSD 300为例，图1上
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2023-10-08 10:10:26
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自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。SSD1. 网络结构论文中给出的网络结构图如下： 在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理def forward(self, image, targets=None):
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2024-01-02 12:20:27
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阅读时间将近四分钟卷积神经网络在检测图像中的目标时优于其他神经网络架构。不久，研究人员们就改进了CNN以进行目标定位和检测，并称这种架构为R-CNN（Region-CNN）。R-CNN的输出是带有矩形框的图像，其围绕图像中的目标以及该目标的对应类。以下是R-CNN的实现步骤：使用选择性搜索算法扫描输入图像以查找可能的目标并生成大约2000个候选区域。在每个候选区域上运行CNN。获取每个CNN的输出
原创
2021-01-06 16:57:01
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本篇博客是我学习()博主写的pytorch的ssd的博客后写的，大家可以直接去看这位博主的博客(/article/details/104981486)。这位博主在b站还有配套视频，这位博主的在GitHub的源代码(https://github.com/bubbliiiing/ssd-pytorch)。 这里使用的代码来自链接，大家可以去下载这位大佬弄的pytorch版ssd的源码第一篇：ssd基本
SSD介绍SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种单阶多层的目标检测模型，因为SSD只进行了一次框的预测与损失计算，因此属于One-Stage范畴里的一种主流框架，目前仍被广泛应用。SSD从多个角度对目标检测做出了创新，结合了Faster-RCNN和YOLO各自的优点，使得目标检测的速度相比Faster-RCNN有了很大的提升，同时检测精度也与Faster-RCN
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2023-08-17 09:53:48
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终于更新了，本篇是实现了SSD的tensorrt 推理【python版】。YOLOv4以及YOLOv5C++版的tensorrt推理可以看我之前的文章。SSD代码我这里是在b站up主Bubbliiiing的pytorch版SSD的基础上进行的实现。环境说明windows10cuda10.2cudnn8.2.1pytorch1.7tensorrt8.2.5.1python 3.7显卡：NVIDIA
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2024-04-16 14:05:47
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这些Python库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。常见的图像处理任务包括显示；基本操作如裁剪，翻转，旋转等图像分割，分类和特征提取图像恢复；图像识别Python是这些图像处理任务的绝佳选择，因为它作为一种科学编程语言日益普及，
一. 背景本文档以ssd300作为背景网络进行解读，以Tensorflow，Keras为框架原始代码：
https://github.com/pierluigiferrari/ssd_kerasgithub.com
分析后的代码：
https://github.com/Freshield/LEARN_detection/tree/master/a4_github_better_ssd/
One Stage和Two Stage。 之前已经介绍了R-CNN、Fast-RCNN以及Faster-RCNN三种目标检测网络的算法流程和理论，这三种网络都属于Two Stage，Two Stage字面意思就是需要两步完成检测，这种目标检测网络有个比较明显的缺陷是检测速度较慢。为了加快检测速度，出现了另外一种One Stage的目标检测网络，常见地例如SSD、Yolo算法。
一、 引言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的目标算法主要分为两种类型：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；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进行密集抽样，
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2024-03-08 23:48:57
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SSD目标检测（Single Shot MultiBox Detector）（一）1. SSD目标检测概述1.1 SSD的套路SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是大神Liu Wei在2015年发表的惊世之作（至少笔者这么认为，也是为什么先讨论SSD的原因）。 SSD提供300*300和512*512两个尺度的检测。与前辈Faster R-CNN一样，都是采用了R
《SSD: Single Shot MultiBox Detector》的学习文章介绍算法模型模型介绍模型分析复现代码未来的工作 文章介绍(SSD: Single Shot MultiBox Detector，ECCV2016） 本文提出一种利用单个深度神经网络来实现图像目标检测的算法——SSD（Single Shot MultiBox Detector）。该算法相比现有的目标检测算法进一步提升
b.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD paper : https://arxiv.org/abs/1512.02325SSD eccv2016 slide pdf : http://do...
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2022-10-05 22:52:02
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4 SSD-MobileNet模型实时对象检测4.1 MobileNet模型与数据介绍 SSD-MobileNet模型- https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models SSD模型的分类子集 支持20个分类标签 实时检测4.2 模型文件 二进制模型- MobileNetSSD_deploy.caffemodel 网络描述- MobileNetSSD_deploy.prototxt 分类信息- 20个分类.
原创
2021-08-27 16:56:20
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前言： SSD是经典的一阶目标检测网络框架，特点是速度快，网络简洁。主要思想：（1）数据增强，包括光学变换和几何变换（2）网络骨架，SSD在VGG基础上延伸了4个卷积模块（生成不同尺度的特征图）（3）PriorBox与多层特征图：在不同尺度设置预选框，分别检测不同大小物体（4）正、 负样本的选取与损失计算
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2023-10-27 15:00:15
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一、背景当前深度学习通用目标检测框架分为两大类： SSD的出现是在16年，YOLOv1之后，YOLOv2之前，既然都是one-stage的算法，SSD的出现必然和YOLOv1比试一番。YOLOv1和SSD的主要区别就是，YOLOv1只利用了末端特征图信息，SSD则利用了最后几层特征图综合起来的信息，所以，从理论上说，SSD比YOLOv1的准确度必定更高。二、SSD算法是什么首先说明卷积的
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2023-12-15 05:51:31
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其实SSD的论文是在YOLOv2之前看的，但由于那时本人初识机器学习，还不了解基本概念，所以只是囫囵吞枣，没能理解得很透彻，于是今天重新拾起SSD，并编辑出一篇学习记录，希望对大家有所帮助。如果本文中某些表述或理解有误，欢迎各位大神批评指正。下面进入正题。论文原文中提到，作者提出的SSD算法比之前的YOLO算法更快、更精确，精确度可以媲美之前的Faster R-CNN。为了理解方便，本文将原论文中
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2024-08-09 15:55:48
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一、目标检测之SSDSSD: Single Shot MultiBox Detector论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325
论文代码：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow
二、SSD算法1、整体框架图1： 图2：算法步骤：1、输入一幅图片（300x300），将其输入到预训练好的分类网络中来获得不同大小的特征映射
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2024-04-21 12:21:18
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DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
论文下载链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Shen_DSOD_Learning_Deeply_ICCV_2017_paper.pdf
代码地址：
https://git
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2024-08-09 10:56:01
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