最简单的方式莫过于直接将数据当成常量嵌入你的计算图中，如：import tensorflow as tf
import numpy as np
actual_data = np.random.normal(size=[100])
data = tf.constant(actual_data)12345
复制代码这个方式非常高效，但并不灵活。一个很大的问题就是为了在其他数据集上复用你
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2024-10-08 18:10:16
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SSD在数据中心中的优势相比于传统的HDD，SSD因为其诸多优势被越来越多的应用在包括数据中心在内的存储领域中。1. 低功耗——运行大量存储驱动器时，功耗会增加。在任何可以节省电力的地方都是一种胜利。2. 速度——可以更快地访问数据，这对于缓存数据库，应用程序或影响系统性能的其他数据尤其有用。3. 振动不足——减少振动可提高可靠性，从而减少问题和维护。4. 低噪音——随着更多SSD的部署，数据中心
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2024-02-29 08:09:12
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之前写的一篇SSD论文学习笔记因为没保存丢掉了，然后不想重新写，直接进行下一步吧。SSD延续了yolo系列的思路，引入了Faster-RCNN anchor的概念。不同特征层采样，多anchor. SSD源码阅读 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowssd_vgg_300.py为主要程序。其中ssd_net函数为定义网络结构。先简单解释下SSD是如何
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2024-05-19 08:14:28
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从零开始到最后成功的操作过程： （1）首先下载models，本地路径结构为～/tensorflow/models，其中～表示本地的home路径，然后在models中的research路径下执行下列两条命令 protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:～/tensorfl
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2024-05-10 09:23:45
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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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安装labview2019 vision，自带深度学习推理工具，支持tensorflow模型。配置好pyth
原创
2021-11-26 14:38:10
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目录项目背景TensorFlow介绍环境搭建模型选用Api使用说明运行路由小结项目背景产品看到竞品可以标记物体的功能，秉承一贯的他有我也要有，他没有我更要有的作风，丢过来一网站，说这个功能很简单，一定可以实现这时候万能的谷歌发挥了作用，在茫茫的数据大海中发现了Tensorflow机器学习框架，也就是目前非常火爆的的深度学习（人工智能），既然方案已有，就差一个程序员了Tensorflow介绍百科介绍
安装labview2019 vision，自带深度学习推理工具，支持tensorflow模型。 配置好python下tensorflow环境 配置好object_detection API 下载SSD模型文件 调用labview深度学习推理函数完成识别 以上是识
原创
2021-11-26 17:56:32
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自读取数据到输送网络前夕的过程
Fork版本项目地址：SSD一、TFR数据读取创建slim.dataset.Dataset对象在train_ssd_network.py获取数据操作如下，首先需要slim.dataset.Dataset对象# Select the dataset.
# 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置
# TF
SSD(single shot multibox detector)SSD模型结构SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法是Wei Liu在ECCV 2016提出的一种(one-stage方法)目标检测模型，算法的主网络结构是VGG16。直接回归目标类别和位置(不需要候选框提取的过程)，是针对于卷积网络的结果进行处理在不同尺度的特征图上进行预测(比起two stag
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2024-04-09 01:40:40
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SSD全称为Single Shot MultiBox Detector，为one-stage的目标检测算法。与two-stage的目标检测算法不同，SSD完全消除了Proposal的生成过程，将所有的计算统一到一个Network中。并且，其在不同尺度的feature maps上输出bounding boxes，以此来应对目标检测中物体尺寸大小不一的问题。与同为one-stage目标检测的Yolo
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2023-11-19 10:28:26
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感想今天我测试了一下我自己训练的模型，和YOLOv2做了一下对比，检测的都是对的，YOLOv2版本的
原创
2022-08-11 17:37:42
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为loss函数输入数据格式做最后的调整
Fork版本项目地址：SSD一、输入标签生成在数据预处理之后，图片、类别、真实框格式较为原始，不能够直接作为损失函数的输入标签（ssd向前网络只需要图像就行，这里的处理主要需要满足loss的计算），对于一张图片（三维CHW）我们需要如下格式的数据作为损失函数标签：gclasse：
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2024-10-18 13:34:35
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目标检测——SSD编者：杨柳依依日期：2018年9月27日今天给大家介绍一篇目标检测领域中经典的一篇论文，15年发表在ECCV。1.背景知识在介绍论文之前，我们先简单了解下本文的思路和做法。作者提出了一种单个深度神经网络来解决图像中的目标检测的问题。这种方法，叫做SSD,将边框的输出空间在特征映射图离散化到不同比例或者不同尺度的先验边框集中。在预测阶段，网络产生每一个感兴趣的目标的置信度并且对先验
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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SSD模型训练起来较为简单，所以最近用的也比较多现在做一个完整的SSD模型解析，包括训练过程中遇到的各种坑的解决办法先放一个被用烂了的图 模型说明图片通过vgg16的conv4_3layer得到一个feature_map_1对feature_map_1进行卷积，使用3*3的卷积核，再使用1*1的卷积核，使用multi_task方法(在使用3*3卷积核之后，分别经过
前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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SSD网络tensorflow版本源码深入分析以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码，解读SSD网络代码实现的各个细节，从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。一：SSD网络相关参数代码解析源代码中对SSD网络需要的6个层大小，默认框大小、最小与最大放缩比率、默认框不同宽高比、步长感受野、并交比等参数给出了
原创
精选
2018-10-10 19:22:09
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SSD网络总体描述 网络组成简单结构，在ssd中输入网络的图片是经过augmentation以及其他预处理之后的像素矩阵1.基础网络 (base network) 用于学得特征，在中间卷积层中提取出6个feature map。它是由改造后的VGG-16网络+convolutional feature layers（后面几个conv层）组成。一共从中提取出6个不同尺度的feature map。这样可
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2024-07-25 20:15:21
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SSD算法进行总结， 并介绍多个基于SSD的改进算法。 1. 审视SSD 实现了一个较为优雅、 简洁的物体检测框架， 使用了一阶网络即完成了物体检测任务， 达到了同时期物体检测的较高水平。 总体上，SSD主要有以下3个优点：由于利用了多层的特征图进行预测， 因此虽然是一阶的网络， 但在某些场景与数据集下， 检测精度依然可以与Faster RCNN媲美。一阶网络的实现， 使得其检测速度可以超过同时期
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2023-10-17 11:36:46
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