前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、SSD源码使用介绍如果用自己数据集，要修改三个部分：一是修改数据集路劲，然后二是再修改NUM-CLSS类别（类别+1，其中1是背景），三是要修改标签.json文件。案例是以Pascol_VOC数
Transformer 对IMDB进行文本情感分类 （基于Pytorch的保姆级教程，无预训练模型，从头搭建transformer） 数据下载定义配置编写dataLoadertransformer模型代码编写训练结果展示数据读取和处理结果训练过程输出训练过程的信息 编写的起因来自于网上大部分的blog要么只介绍了transformer的架构，但是缺乏数据处理的部分；要么实现的库过于陈旧以至于经常
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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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
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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文章目录1. 什么是SSD目标检测算法2. 源码下载3. SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss4. 训练自己的ssd模型1. 什么是SSD目标检测算法SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，
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2021-06-18 14:10:17
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文章目录0. 版权声明1. 什么是SSD目标检测算法2. 源码下载3. SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss4. 训练自己的ssd模型
0. 版权声
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2022-01-07 17:19:07
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# 使用PyTorch实现SSD目标检测算法的指南
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，而Single Shot MultiBox Detector (SSD)是一种流行的目标检测算法。本文将向刚入行的小白介绍如何在PyTorch中实现SSD目标检测算法，整个过程将分为几个步骤，并详细说明每一步所需的代码及其功能。
## 流程概述
下面是实现SSD目标检测算法的主要步骤概览：
| 步骤
原创
2024-10-29 06:08:59
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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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# 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
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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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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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DSSD DSOD FSSD RSSD # SSD算法缺陷 1）存在重复框的问题；2）对小目标检测不够鲁棒（因为浅层feature map的表征能力不够强）因此，针对以上问题，对传统SSD算法进行了扩展和优化；优化主要从两部分下手，一个是从主干网络，比如将传统的VGG16换成ResNet、DenseNet、MobileNet等；另一个则是从预测网络着手，寻找更好的特征表征方式来提高模型性
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2024-07-04 07:24:01
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SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势（不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越）在VOC2007上，SSD300比Faster R-CNN的FPS高了6.6倍在VOC2007上，SSD3
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2023-06-19 16:23:30
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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
【1】SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法可以理解为 YOLO + Faster R-CNN 的进化方法。严格来说，YOLO 、YOLO2 和 SSD 已经不是 R-CNN 的思路了：1）R-CNN 系列（R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN、Faster R-CNN）基于 “Proposal + Classification”的路线，mAP 比较高，
https://towardsdatascience./learning-note-single-shot-multibox-detector-with-pytorch-part-1-38185e84bd79 https://towardsdatascience./learning-no
原创
2022-01-17 16:55:03
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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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前言今天学习SSD目标检测算法，SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是2016年提出的算法，今天我们还是老规矩，最简单的做算法解析，力求让像我一样的小白也可以看得懂。算法初识1》算法能干什么？ 答：可以检测图片中的目标，并且画框并予以分类，21类（其实是20类，为什么后面会说）。2》算法有什么优点？ 答：SSD是one—stage算法，比Faster RCNN比
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2024-05-29 00:09:05
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