【PyTorch】目标检测SSD输出层

最新推荐文章于 2024-06-24 21:24:26 发布
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分类专栏： PyTorch 文章标签： SSD
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本文探讨了在深度学习中，如何通过将不同特征层的特征进行concat操作，来减少计算量并提高模型效率。这种方法避免了在每一层都进行softmax和regression计算，而是通过多个featuremap协作，整合提取的特征，再进行最终的分类或回归。

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pytorch ssd
juluwangriyue的博客
05-22 262
在github上找了4个架构比较好的pytorch实现的SSD。 lufficc/SSD lzx1413/PytorchSSD ShuangXieIrene/ssds.pytorch yqyao/SSD_Pytorch 有时间仔细学习一下。
PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测
盼小辉丶的博客
02-08 6679
SSD (Single Shot MultiBox Detector) 是一种基于单次前向传递的实时目标检测算法，它在速度和准确性之间取得了很好的平衡。SSD 的核心思想是在卷积神经网络的不同层级上设置多个特征图用于预测目标。这些特征图在空间上具有不同的尺度，可以检测不同大小的目标。每个特征图上的每个位置都预测一组边界框和对应的类别概率。在本节中，将介绍 SSD 的工作原理，然后在自定义数据集上训练 SSD 目标检测模型。
目标检测模型（YOLOv1-v3系列，ssd）的pytorch实现
01-11
此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现
SSD目标检测算法-pytorch实现
XYD1960428714的博客
05-18 360
均值E(X)=-∞∞xf(x)dx ,量E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 称为随机变量X与Y的协方差。即Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 。而PX,Y = Cov(X,Y)D(X)D(Y) ，称为随机变量X与Y的相关系数。 |PX,Y | 较大时，表明X,Y之间（就线性关系来说）联系较为紧密，特别当PX,Y =1 时，X,Y以概率1存在线性关系。所以，当|PX,Y | 较大时，通常说X,Y线性相关的程度较好。如果两个变量间的变化一致，则相关系数PX,Y >0 ...
ssd pytorch版 手把手源码（包括模型、代码、和数据）
04-30
物体检测模型SSD的源码，包括数据、代码、训练模型。环境：Python3.8； pytorch1.5。
单阶段多层检测器：SSD （理论及Pytorch代码详解）
2401_84046816的博客
04-20 869
数据增强的总体流程代码如下：def。
PyTorch深度学习实战（18）——目标检测基础
盼小辉丶的博客
09-29 7546
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它旨在从图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的目标物体，目标是将输入图像中的目标区域框出，并为每个目标提供正确的类别标签，在许多应用领域都有广泛的应用，包括智能监控、自动驾驶、人脸识别等。在本节中，介绍了如何利用 ybat 准备训练数据集、使用 SelectiveSearch 库实现区域提议算法、对模型的预测执行非极大值抑制以及衡量模型性能。
Pytorch 实现目标检测三（Pytorch 25）
March_A的博客
06-10 1192
目标检测有两种类型的损失。第一种有关锚框类别的损失：我们可以简单地复用之前图像分类问题里一直使 用的交叉熵损失函数来计算；第二种有关正类锚框偏移量的损失：预测偏移量是一个回归问题。但是，对于 这个回归问题，我们在这里不使用 3.1.3节中描述的平方损失，而是使用L1范数损失，即预测值和真实值之差的绝对值。掩码变量bbox_masks令负类锚框和填充锚框不参与损失的计算。最后，我们将锚框类别和偏移量的损失相加，以获得模型的最终损失函数。我们可以沿用准确率评价分类结果。
FasterRCNN_PyTorch 目标检测(Object Detection).zip
最新发布
09-05
以YOLO系列为例，YOLO将目标检测视为回归问题，将输入图像一次性划分为多个区域，直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征，使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接...
探秘PyTorch-SSD：实时目标检测的高效工具
gitblog_00020的博客
03-26 342
探秘PyTorch-SSD：实时目标检测的高效工具 pytorch-ssdMobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on Open Images dataset. ONNX and C...
Python-采用pytorchpython3实现目标检测算法SSD及其变体
08-11
目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)及其变体，采用pytorch, python3实现
SSD：PyTorch中高质量，快速，模块化的SSD参考实现
02-05
PyTorch 1.0中高质量，快速，模块化的SSD参考实现 该存储库实现 。 实施受项目 ， 和影响很大。 该存储库旨在成为基于SSD的研究的代码库。 示例SSD输出（vgg_ssd300_voc0712）。 损失 学习率 指标 强调 PyTorch 1.0 ：支持PyTorch 1.0或更高版本。 多GPU训练和推论：我们使用DistributedDataParallel ，您可以使用任意GPU进行训练或测试，训练方案将相应更改。 模块化：轻松添加自己的模块。 我们抽象了backbone ， Detector ， BoxHead ， BoxPredictor等。您可以用自己的代码
计算机视觉PyTorch实现目标检测：SSD
weixin_42010722的博客
07-28 1976
目标检测 SSD 目前目标检测点主流算法分为二种类型： 二阶段方法：如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高 单阶段方法：如Yolo和SSD，其主要思路是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，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快 SSD算法是一种单阶段的目标检测算法，通
Pytorch—万字入门SSD物体检测
终曲
08-14 3256
文章目录前言概念综述Bounding box（边界框）Boundary coordinates（边界坐标）Center-Size coordinates（中心坐标）两种坐标系统的转换Jaccard Index（IoU，重叠程度）MultiboxSingle Shot Detector (SSD)Base convolutions（基础卷积）Auxiliary convolutions（辅助卷积）Prediction convolutions（预测卷积） 前言   由于初入物体检测领域，我在学习SSD模
目标检测——夏侯南溪目标检测模型之输出信息显示
墨门
09-16 379
1 输出信息的格式化——str.format()函数 对于输出信息的格式化，我们使用的是.format()函数；
YOLOv8 目标检测程序的输出 (1, 84, 8400)的解释
二分掌柜的
06-24 9591
flyfish
项目ssd.pytorch分析
baidu_40840693的博客
11-04 519
代码： https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch SSD-PyTorch源码解析 https://blog.youkuaiyun.com/h__ang/article/details/90316220 ssd.pytorch源码分析（一）— 网络结构 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_37145472/article/de...
pytorch运行物体检测模型 SSD
hawk2014bj的博客
04-28 815
物体检测是指根据一张图片包含的多个物体，通过模型分析物体的信息，最终给出图片中物体的位置以及物体的分类名称。物体检测输入的是一张图片，图片上包含多个物体，输出包括Pytorch 运行深度模型主要包括一下步骤。
用SSD-Pytorch训练自己的数据集
Blackrosetian的博客
03-26 6554
第一步：在Github上clone SSD-Pytorch：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch，根据教程一步步部署。 第二步：config.py里面的voc的classes数值为你的类别数+1，默认模仿voc进行训练；修改voc0712.py中的VOC_CLASSES和VOC_ROOT设置为自己的类别名称与路径，另外需要修改image_sets设置路...
pytorch 如何打印SSD目标检测网络的层结构图
04-13
可以使用以下代码打印SSD目标检测网络的层结构图： ```python import torch from ssd import build_ssd net = build_ssd('train', size=300, num_classes=21) print(net) ``` 这段代码可以打印SSD目标检测网络的...
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