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
154阅读
# 使用PyTorch训练SSD模型并构建数据集
在计算机视觉领域，目标检测是一项重要任务。Single Shot MultiBox Detector (SSD) 是一种流行的目标检测算法，因其高效率和准确性而受到广泛应用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch训练SSD模型，并介绍如何构建用于训练的数据集。
## 基础知识
SSD模型以其简洁的结构而著称，它在单次前向传播中生成候选
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
486阅读
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
# 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
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
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
287阅读
训练集、验证集和测试集小总结之前一直不大明白测试集（Test set）和验证集（Validation set）的区别，网上也看了很多文章，都不大理解。网上大部分说二者的区别在于调参， 但有时候我们不是也可以在训练集（Learning set）或者测试集上调参吗？ 直到最近做试验，亲自划分这三个集，才对这个调参有了理解。 1 .三个集同时存在时当训练模型的时候， 我们
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2023-12-20 09:34:32
56阅读
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
94阅读
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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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
4
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2023-12-27 18:00:57
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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
177阅读
# 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
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
478阅读
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
228阅读
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
211阅读
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
152阅读
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
137阅读
