SSD微调训练

最新推荐文章于 2025-06-24 11:14:55 发布
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#ssd #深度学习 #caffe #目标检测

本文分享了基于预训练的SSD模型进行微调的经验，通过对比不同设置下的训练效果，实现了较好的目标检测精度提升。文章参考了相关博客并附上了实验结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本人根据下载的ssd_model比较，进行ssd模型微调训练，效果也比较好


借助blog：http://blog.youkuaiyun.com/jesse_mx/article/details/74011886

效果：


SSD-Tensorflow 学习三：在自己的数据集上微调（优化）
juwenkailaodi的博客
01-20 1920
踩了很多坑，花费了好久好久，内心的崩溃程度，还是自己太菜。 在所有的准备工作都down了之后，接下来就需要使用模型在自己的数据集上进行训练。SSD-Tensorflow 官网上给出的建议是：可以先在imageNet预训练的模型的基础上利用自己的数据集对网络模型进行微调，即固定骨干网络参数，对附加网络结构进行训练，当模型收敛达到0.5mAP的时候，再对所有参数进行微调。 预训练模型：models...
英伟达SSD视觉算法模型训练、转换与部署
qq_18677445的博客
06-06 1074
深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论。一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU机器甚至嵌入式平台进行部署。Jetson Nano 可以完成整个训练和推理流程，但基于 Jetson Nano 的低算力，不推荐在。
ssd微调训练,代码分析
计算机视觉
09-16 363
tf.app.flags.DEFINE_string( 'checkpoint_exclude_scopes', 'ssd_300_vgg/conv6,ssd_300_vgg/conv7,ssd_300_vgg/block8,ssd_300_vgg/block9,ssd_300_vgg/block10,ssd_300_vgg/block11,ssd_300_vgg/block4_...
【大模型微调】一文读懂大模型微调：新手入门全流程保姆级指南！
最新发布
AI大模型的博客
06-24 1097
在 AI 快速发展的当下，大模型已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。但通用大模型如同万能钥匙，面对特定精细化任务时难以满足需求。大模型微调技术由此诞生，它能让模型更好适配特定任务，显著提升性能。如果你是想入门大模型微调的新手，这份全流程指南将助你一臂之力。接下来，让我们开启探索之旅。
模型微调
邹小驴
08-11 733
  什么是模型的微调？ 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning).  微调时候网络参数是...
制作SSD目标检测模型需要的训练数据并训练SSD目标检测模型
maweifei的博客
07-17 2264
1构建 数据集 先来看一下我们构建数据集合应该是什么样的,假设总数据为1000张。  为了方便，我们将数据放在／home／bingolwang/data 文件夹下。/home/bingolwang/data/VOCdevkit 这个目录下是VOC2007 VOC2007/ |-- Annotations #1000个xml文件。 |-- ImageSets | `-- Main ...
SSD训练与数据集方面的要点
风哥有点田
12-10 2364
首先有几个博客地址： http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/50723212 制作数据集 文章作者的其他作品也是很值得看的。 http://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51790292 上面版本的一个复写 作者文章里面有对一些论文的解读，和一些技术博客
SSD目标检测网络预训练模型
02-27
在实际应用中，SSD预训练模型可以被用作起点，通过微调（fine-tuning）来适应特定领域的目标检测任务，比如交通标志识别、人脸识别或医学图像分析等。微调通常涉及在新的小规模数据集上对预训练模型进行额外的训练，...
mobilenet_ssd_weights.zip
02-24
例如，如果我们要在新的数据集上进行目标检测，可以将Mobilenet_SSD的预训练权重加载到模型中，然后针对新数据集微调模型。这样做的好处在于，预训练模型已经在大量数据上学习到了丰富的特征表示，可以避免从头开始...
使用目标检测框架SSD300训练自己的数据.zip
09-06
第二个阶段是分类和位置精修阶段，将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类，并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高，缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测...
jetson inference ssd 预训练模型mobilenet-v1-ssd-mp-0-675.pth
05-15
预训练模型是深度学习中非常关键的部分，它们是经过大量数据训练得到的模型，可以直接用于或微调以适应特定任务。在给定的场景中，我们关注的是一个名为"mobilenet-v1-ssd-mp-0-675.pth"的预训练模型，它是基于SSD...
VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel
08-21
VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel，caffe-SSD下已经训练好的VGG模型文件，希望对大家有所帮助。
ssd微调VGG网络出现的错误
大可的杨先森的博客
09-05 2122
本文ssd微调使用的是VGG_coco_SSD_300x300_iter_400000.caffemodel模型，在微调训练是出现了一些问题。 1、 原因：因为原模型是21个输出，本人训练6个输出，导致输出层维度不一致，conf层无法共享权值 解决：修改conf层名称，将两个CreateMultiBoxHead函数增加conf_postfix='_hlg'参数 2、Sy
从图片得到keras的训练数据
weixin_33778778的博客
03-20 244
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
深度学习调参：简短的注意事项
BigCowPeking
12-01 766
深度学习调参：简短的注意事项
动手学深度学习（二十七）——微调（fine turning）
热门推荐
Liu Feng's Blog
08-31 3万+
文章目录一、微调（fine tuning）1. 微调的四个步骤：2. 微调的训练过程3. 常用的微调技术4. 总结二、动手实现和测试微调1. 数据准备2. 模型微调3. 对比不使用微调和不同的微调参数4. 冻结层进行微调 一、微调（fine tuning） 1. 微调的四个步骤： 在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同
你知道什么是微调吗？大模型为什么要微调？以及大模型微调的原理是什么？
2401_84206094的博客
11-27 1946
预训练(pre+train)+微调(fine+tuning)，是目前主流的范式**”**在学习大模型的过程中，怎么设计神经网络和怎么训练模型是一个重要又基础的操作。但与之对应的微调也是一个非常重要的手段，这里就着重讲一下为什么要微调，其优点是什么以及微调的本质。01什么是微调？学习一门技术不但要知其然，也要知其所以然。想了解为什么要微调，首先要知道什么是微调？我们常说的大模型，指的是具有大量参数的神经网络模型，具体的可以看之前的文章。
深入理解预训练与微调，为什么需要预训练，什么是微调？
2401_85373691的博客
11-18 1017
大模型需要先经过模型设计和实现，然后再进行预训练获得通用能力，最后通过微调强化能力**”**在上一篇文章中介绍了预训练为什么要使用无监督学习，并简单介绍了预训练与微调；而在之前的文章中也讲过什么是训练和微调，而现在再回头看看发现之前的理解还是太肤浅了。所以，今天我们就来深入理解一下预训练与微调。大模型预训练与微调在之前学习大模型训练和微调的过程中，一直认为预训练就是使用大规模数据训练一个新模型的过程；而微调就是在预训练模型的基础之上，做更加细化的训练。
自己动手微调一个大模型
python12222_的博客
02-11 816
模型微调，是在通用大语言模型（比如deepseek,qwen,llama,豆包）基础上，针对特定任务，使用特定的数据来训练，让它在这个任务上表现更优秀。用人话来说就是，用目标数据来训练它让它更符合我们的目标。
SSD模型训练
04-23
### SSD模型训练教程与代码示例 #### 一、SSD模型简介 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种高效的物体检测框架，它通过单次前向传播完成目标定位和分类任务。其核心思想是在卷积神经网络的不同层上预测边界框的位置及其对应的类别概率。 --- #### 二、环境准备 在开始训练之前，需确保开发环境中安装了必要的依赖库并准备好数据集。以下是常见的准备工作： 1. **安装Caffe或其他深度学习框架** 如果使用的是 `chuanqi305` 的 MobileNet-SSD 实现，则需要先克隆 Caffe 并编译支持 Python 接口的版本[^1]。 2. **下载预训练模型** 使用如下脚本自动下载默认的预训练模型： ```bash wget --quiet --show-progress --progress=bar:force:noscroll --no-check-certificate https://nvidia.box.com/shared/static/djf5w54rjvpqocsiztzaandq1m3avr7c.pth -O pretrained_model.pth ``` 3. **数据集准备** 将用于训练的数据集转换为适合 SSDD 输入格式的 `.lmdb` 文件或 Pascal VOC 格式的 XML 注解文件。 --- #### 三、代码实现详解 以下是一个典型的 SSD 模型训练流程，结合了两个不同的参数选项：`--base-net` 和 `--pretrained-ssd`。 ##### （1）加载基础网络 (`--base-net`) 当仅加载预训练的基础网络而不包括检测头时，适用于构建全新的 SSD 模型架构： ```python if args.base_net: logging.info(f"Loading base network weights from {args.base_net}") base_network_weights = torch.load(args.base_net) model.backbone.load_state_dict(base_network_weights, strict=False) ``` 此方式主要用于初始化一个新的 SSD 检测器，并在其之上添加自定义的头部结构[^2]。 ##### （2）加载完整预训练模型 (`--pretrained-ssd`) 如果已经存在一个完整的 SSD 模型（含基础网络和检测头），可以直接加载该模型进行微调： ```python if args.pretrained_ssd: logging.info(f"Initializing from pre-trained SSD at {args.pretrained_ssd}") if not os.path.exists(args.pretrained_ssd) and args.pretrained_ssd == DEFAULT_PRETRAINED_MODEL: os.system(f"wget --quiet --show-progress --progress=bar:force:noscroll --no-check-certificate https://nvidia.box.com/shared/static/djf5w54rjvpqocsiztzaandq1m3avr7c.pth -O {DEFAULT_PRETRAINED_MODEL}") pretrained_weights = torch.load(args.pretrained_ssd) model.load_state_dict(pretrained_weights, strict=True) ``` 这种方式特别适合于针对特定应用场景下的迁移学习任务[^2]。 --- #### 四、优化策略 为了提升模型性能，可以从以下几个方面入手： 1. **数据增强** 增加样本多样性有助于提高模型泛化能力。常用的技术包括随机裁剪、翻转、亮度/对比度调整等： ```python import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2), transforms.ToTensor() ]) ``` 2. **超参数调节** 调整关键参数如学习率、批量大小以及锚点比例可进一步改进效果。例如： ```python optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=args.learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) ``` 3. **应对特殊挑战** 对于复杂场景中的问题（如光照变化、遮挡等），可通过图像预处理手段缓解影响[^3]。 --- #### 五、总结 综上所述，SSD 模型的训练涉及多个步骤，从环境搭建到具体代码编写再到后期优化均需精心设计。合理利用现有资源和技术手段能够有效缩短研发周期并获得更优的结果。 ---
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