之前使用 Tensorflow Detection API 训练 SSD 网络，改里边的 depth_multiplier 参数使网络层数降低，确实可以提高推理速度，但是因为该 API 训练的网络里有一个定制的操作符TFLite_Detection_PostProcess 不能在GPU上运行，导致推理时
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2023-06-19 16:20:11
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之前，对SSD的论文进行了解读，为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：https://github.com/Dengshunge/mySSD_pytorch搭建SSD的项目，可以分成以下四个部分：
数据读取；
网络搭建；
损失函数的构建；网络测试接下来，本篇博客重点分析网络测试。 在e
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2024-01-07 10:13:22
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算法简介 算法原理 样本构造 损失函数 使用细节 # ssd算法： ##简介刘伟在2016年提出，发表在ECCV；是一种通过直接回归的方式去获取目标类别和位置的one-stage算法，不需要proposal；作用在卷积网络的输出特征图上进行预测，而且是不同尺度，因此能够保证检测的精度，图像的分辨率也比较低，属于端到端的训练；input->CNN->Lreg,LclsCNN特征
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2023-06-19 16:18:21
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之前有个关于解决SSD错误的博客，虽然针对错误贴出了解决方法还是有一群人没解决问题，有可能是不同的问题出现了相同的错误，那我这次直接自己重新复现一边吧，之前的找不到了，再贴下链接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境：CUDA9.0、cudnn7.0.5、python3、pytorch1.1.0 其实这个项目的错误里面已经给出了你有可能遇到的重要错
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2023-11-10 00:27:21
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种广泛应用于目标检测中的深度学习模型，而PyTorch作为一个灵活且高效的深度学习框架，为实现SSD提供了良好的支持。在此博文中，我将详细记录如何在PyTorch中解决SSD相关的问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等方面。
### 环境准备
在实现SSD时，首先需要确保你的开发环境符合特定的
这篇博客记录我在学习《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书中关于SSD（Single Shot Multibox Detecor）这一算法的理解，以及pytorch代码的解读。 pytorch复现代码链接：https://github.com/dongdonghy/Detection-PyTorch-Notebook/tree/master/chapter5/ssd-pytorch 虽然本篇
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2023-12-20 15:45:49
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法是一种高效的目标检测算法，它能够在一次前向传递中同时预测多个目标的边界框及其类别。在深度学习日益发展的今天，利用PyTorch实现SSD算法是一种非常重要的技能。本博文将详细记录如何解决“SSD算法代码PyTorch”相关问题的过程。
## 背景描述
在计算机视觉领域，目标检测是一个非常重要的研究方向。相较于传统方法，SSD
# 使用 PyTorch 实现 SSD（Single Shot MultiBox Detector）详解
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务。Single Shot MultiBox Detector（SSD）是一种高效的目标检测算法，能够在实时场景中进行目标检测。本文将为初学者提供 SSD 的实现步骤、代码示例以及整体过程的图解，帮助你轻松上手。
## 整体流程概述
在实现 SSD
# PyTorch SSD代码实现：快速入门
在计算机视觉领域，物体检测任务已成为一个重要的研究方向。单阶段检测器（如SSD - Single Shot MultiBox Detector）因其高效性而受到广泛的关注。本文将介绍SSD的基本概念，并提供一个简单的PyTorch代码实现示例。
## 什么是SSD？
单阶段多框检测器（SSD）是一种实时目标检测框架，通过在图像的不同尺度上进行卷积
首先先放下github地址：https://github.com/acm5656/ssd_pytorch然后放上参考的代码的github地址：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch为什么要使用pytorch复现呢，因为好多大佬的代码对于萌新真的不友好，看半天看不懂，所以笔者本着学习和练手的目的，尝试复现下，并分享出来帮助其他萌新学习，大佬有兴趣看了后可以提
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2023-08-16 15:20:49
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SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN，先通过CNN得到候选框，然后进行分类和回归，而YOLO和SSD可以一步完成检测，SSD的特点是：SSD提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图可以用来检测小物体，而小特征图用来检测大
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2023-11-09 21:44:22
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# PyTorch代码解读
## 引言
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，广泛应用于机器学习、深度学习等领域。它提供了丰富的工具和接口，方便用户进行模型的构建、训练和部署。本文将通过解读PyTorch代码的方式，介绍PyTorch的基本概念和常用操作。
## PyTorch基本概念
在开始解读代码之前，我们先简要介绍一下PyTorch的基本概念。
### 张量（Tenso
原创
2024-01-10 11:25:11
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0. 引言0.1 代码来源代码来源：https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/Detection/SSD0.2 代码改动NVIDIA复现的代码中有很多前沿的新技术（tricks），比如NVIDIA DALI模块，该模块可以加速数据的读取和预处理。注意，虽然NVIDIA复现了该代码，但相关人员对代码进行了修改
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2024-03-03 15:54:53
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SSD是一个利用多尺度特性的目标检测网络，特征提取部分使用VGG backbone，后面作者又添加了多尺度feature maps，并从这些feature maps上的固定位置处划分bounding box，对这些box进行分类和边框尺寸回归达到目标检测目的。总体架构：VGG16特征提取，注意 这里对最后的全连接层进行了修改多尺度特征层拓展边框分类和回归预备知识：VGG16的创建方式参考Pytor
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2023-10-28 09:36:16
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最近在准备学习PyTorch源代码，在看到网上的一些博文和分析后，发现他们发的PyTorch的Tensor源码剖析基本上是0.4.0版本以前的。比如说：在0.4.0版本中，你是无法找到a = torch.FloatTensor()中FloatTensor的usage的，只能找到a = torch.FloatStorage()。这是因为在PyTorch中，将基本的底层THTensor.h THSto
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2024-08-21 10:41:44
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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
117阅读
# SRCNN代码解读：利用PyTorch实现超分辨率重建
超分辨率重建（Super Resolution）是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是从低分辨率图像恢复出高分辨率图像。SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）作为一种经典的超分辨率方法，运用深度学习技术对图像进行高效的重建。本文将基于PyTorch框架对SRCNN的实
文章目录前言一、数据集File格式介绍二、代码整体思路及展示2.1 代码整体思路2.2 代码整体展示三、代码分块介绍3.1 def load_imgnames3.2 def \__init\__3.3 def \__len\__3.4 def \__getitem\__四、代码测试总结 前言本文介绍如何通过torch建立一个自己的目标检测数据集DataLoader。以WIDERFACE的部分图片
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2024-04-20 12:03:27
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# GCN（图卷积网络）在PyTorch中的实现与解读
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习方法，近年来在社交网络、推荐系统和知识图谱等领域得到了广泛应用。本文将逐步解析GCN的核心概念，并提供一个基于PyTorch的代码示例，以帮助读者更好地理解GCN的实现原理。
## GCN的基本原理
GCN的基本思想是通过卷
# SSD PyTorch: 目标检测的新起点
]( 是一种在精度和速度方面都表现出色的目标检测算法。本文将介绍 SSD 的 PyTorc
原创
2023-12-17 09:17:49
43阅读
