Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第16章 从头开始训练SSD

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 计算机视觉 python SSD mobilenet
于 2022-01-05 11:46:24 首次发布
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本文档详细介绍了如何从头开始训练SSD模型，特别是针对车辆的前视图和后视图检测。使用dlib的车辆数据集，通过创建配置文件、构建数据集、训练SSD，并探讨训练过程中遇到的问题，如忽略区域的处理。同时，展示了SSD相对于其他框架的优缺点，如实时预测的能力和在小物体检测上的挑战。

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        第三卷 第十六章 从头开始训练SSD

        在上一章中，我们讨论了Single Shot Detector (SSD) 的内部工作原理。现在已经大致了解了 SSD 框架，我们可以使用TensorFlow ObjectDetection API (TFOD API) 在数据集上训练 SSD，类似于第15章我们使用 TFOD API 训练Faster R-CNN。

        我们将通过使用由dlib的Davis King策划和标记的车辆数据集训练SSD来识别车辆的前视图和后视图，从而继续探讨自动驾驶汽车的深度学习主题。这个过程不仅会让我们更多地接触 TFOD API 和工具包，而且还会让我们进一步了解 TFOD API 的局限性，以及某些类型的数据集如何由于硬负挖掘而比其他类型的数据集更具挑战性。

        1、车辆数据集

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使用Python进行视觉深度学习：从头开始训练SSD
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qq_18677445的博客
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TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署中 freeze 的细节：export_tflite_ssd_graph()
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