SSD Keras 项目使用与启动指南

SSD Keras 项目使用与启动指南

ssd_keras A Keras port of Single Shot MultiBox Detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ss/ssd_keras

1. 项目目录结构及介绍

SSD Keras 项目是一个基于 Keras 框架实现的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• bounding_box_utils/：包含用于处理边界框的工具函数。
• data_generator/：实现了数据生成器的相关代码，用于在训练时生成数据。
• eval_utils/：评估工具，包含评估模型性能的相关代码。
• examples/：示例代码，包括训练和推断的示例。
• keras_layers/：自定义的 Keras 层实现。
• keras_loss_function/：自定义的损失函数。
• misc_utils/：杂项工具函数。
• models/：模型定义，包括 SSD300、SSD512 和 SSD7 的实现。
• ssd_encoder_decoder/：SSD 编码器和解码器的实现。
• training_summaries/：训练摘要，用于记录训练过程。
• .github/：GitHub 仓库的配置文件。
• CONTRIBUTING.md：贡献指南。
• ISSUE_TEMPLATE.md：提交 Issue 的模板。
• LICENSE.txt：项目许可证文件。
• README.md：项目自述文件。
• __init__.py：初始化 Python 模块。
• 各个 Jupyter notebook 文件：提供训练、推断和评估的交互式教程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 Jupyter notebook 文件。以下是几个主要的启动文件及其用途：

• ssd300_inference.ipynb：用于演示如何使用训练好的 SSD300 模型进行推断。
• ssd512_inference.ipynb：用于演示如何使用训练好的 SSD512 模型进行推断。
• ssd300_training.ipynb：提供 SSD300 模型训练的详细步骤和示例。
• ssd7_training.ipynb：提供 SSD7 模型训练的详细步骤和示例。

用户可以通过 Jupyter Notebook 的界面打开这些 .ipynb 文件，然后按照里面的步骤执行代码。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过修改 Jupyter notebook 中的代码块来实现。以下是一些主要的配置选项：

• 训练配置：在 ssd300_training.ipynb 或 ssd7_training.ipynb 中，用户可以设置训练的批次大小、学习率、训练的迭代次数等。
• 数据集配置：用户需要根据自己的数据集路径和格式修改数据生成器相关的代码，确保模型能够正确地读取和预处理数据。
• 模型配置：用户可以调整模型的结构和参数，如改变基础网络、调整锚框大小等。
• 评估配置：在评估模型时，用户可以设置评估的指标、数据集和评估的阈值等。

所有的配置都应该在运行笔记本中的代码之前完成，以确保模型训练和推断的正确性。

ssd_keras A Keras port of Single Shot MultiBox Detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ss/ssd_keras