基于深度学习的目标检测框架搭建全过程整理--从头至尾(Ubuntu16.04系统&caffe-ssd)

最新推荐文章于 2023-12-23 19:56:31 发布
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1.双系统(win10&Ubuntu16.04)安装

https://blog.youkuaiyun.com/lihe4151021/article/details/90023585

2.Nvidia驱动的安装

https://blog.youkuaiyun.com/lihe4151021/article/details/90083431

3.CUDA和cuDNN的安装

https://blog.youkuaiyun.com/lihe4151021/article/details/90237681

4.caffe框架配置&MNIST数据集测试

https://blog.youkuaiyun.com/lihe4151021/article/details/90289696

5.caffe-ssd框架配置&VOC数据集测试

https://blog.youkuaiyun.com/lihe4151021/article/details/90319497

6.caffe-ssd框架下训练自己的数据并测试模型

https://blog.youkuaiyun.com/lihe4151021/article/details/90343163

【tensorflow：目标检测】Ubuntu16 Faster R-CNN CPU运行demo
北国觅梦
05-31 801
参考链接：https://blog.csdn.net/sinat_33486980/article/details/81045315#commentsedit 目录 1.下载github项目代码和数据 2.修改配置 3.链接cython 模块 4.安装 Python COCO API，这是为了使用COCO数据库 5.运行Demo 和测试预训练模型 1.下载github项目代码和数据 ...
Ubuntu16.04下使用【cpu】运行【tf-faster-rcnn】目标检测Demo
luolan9611的博客
04-16 2117
如题，在自己的笔记本上就能跑tf-faster-rcnn的demo，预装的环境主要就是tensorflow1.2.0-rc和python3的一些库，不牵扯cuda那些。我也许会写一系列，从跑demo到训练自己的目标检测网络，faster rcnn的原理等等。快点动手弄起来吧！ tf-faster-rcnn的github源码地址: https://github.com/endernewton/tf...
Ubuntu系统下的深度学习目标检测实现
weixin_43650802的博客
04-02 3553
Ubuntu系统下目标检测代码的配置和运行
深度学习框架的搭建（二）
ustb_liu的博客
11-11 1962
深度学习框架的搭建（1）：https://blog.csdn.net/ustb_liu/article/details/83865866 继续深入考虑之前所述的几个过程，由粗到细： 0、预定义模型及加载：有了loadmodel 和 layer的概念 loadmodel的输入是一个模型文件，结果是建立一个网络，就叫Net吧。那么Net具体都应该包含什么呢？它应该包含各个层layer，以及各la...
Ubuntu18.04实现Tensorflow框架下的Fasterrcnn目标检测
beautifulback的博客
05-27 895
用tensorflow实现faster-rcnn，为后续转onnx－＞tensorrt准备.......，过程完整，持续更新..........
Faster R-CNN搭建教程 ubuntu16.04环境 caffe框架
03-19
在本文中，我们将深入探讨如何在Ubuntu 16.04环境下使用Caffe框架搭建Faster R-CNN。Faster R-CNN是一种流行的深度学习算法，用于目标检测，它改进了R-CNN和Fast R-CNN，提高了检测速度并保持了高精度。 首先，从...
Ubuntu16.04LTS正版镜像-Ubuntu16.04系统ios-Linux官网资源
03-29
Ubuntu 16.04 LTS，全称是Ubuntu 16.04 Long Term Support，是Ubuntu操作系统的一个重要版本，由Canonical公司发布。LTS代表长期支持，意味着这个版本将获得长达五年的官方安全更新和技术支持，对于企业和个人用户来...
精选资源
ubuntu系统 16.04.7(server-amd64) ISO镜像下载
03-30
ubuntu镜像版本号是16.04.7(server-amd64)，文件大小901120KB，镜像对外发布时间为2020-08-14 08:59:06，格式为ISO格式的镜像文件。 系统名称 ubuntu 16.04.7 版本号 16.04.7(server-amd64) 大小(KB) 901120KB 发布...
ROS学习【12】-----基于ubuntu16.04运用Gazebo仿真软件搭建室内环境
qq_42451251的博客
03-28 5384
ROS学习-----基于ubuntu16.04运用Gazebo仿真软件搭建室内环境目录一、打开gazebo，进行环境搭建1、运行gazebo仿真软件2、、进行环境搭建二、gazebo模型保存1、将上面搭建好的模型进行保存2、修改model.config文件，加入我们自己的备注，如下所示：三、配置launch文件，通过运行该文件打开刚刚创建的模型1、打开终端,运行gazebo2、在insert中找到...
ROS学习【7】-----ubuntu16.04中ROS调用笔记本的摄像头显示，并在Rviz中进行摄像区域的显示
qq_42451251的博客
03-17 2977
ROS学习-----ubuntu16.04中ROS调用笔记本的摄像头显示，并在Rviz中进行摄像区域显示的目录一、打开ubuntu16.04之前的准备1、打开VM，点击我们ubuntu16.04右击，选择设置，如下所示：2、在设置页面选择usb控制器，并将usb兼容选择为==usb3.0==，然后关闭二、打开ubuntu，进行摄像头的连接1、打开ubuntu16.04，进入图像界面后，选择VM上面...
Windows配置深度学习Darknet框架，用yolo实现目标检测
04-17
Windows10+VS2015+OpenCV3.4.0+CUDA9.0+cuDNN7.0，可以实现目标的检测。
基于深度学习的目标检测框架
程永强
06-22 1603
基于深度学习的目标检测框架 1. A Mobile Outdoor Augmented Reality Method Combining Deep Learning Object Detection and Spatial Relationships for Geovisualization geovisualization：地学可视化 1.1 Deep-Learning-Based Objec...
【基于Ubuntu下pointnet++激光点云目标检测】保姆级教程 | 环境配置 | 数据集下载 | 修改配置 | 训练以及测试 | 全过程图文by.Akaxi
Akaxi的博客
12-23 5476
【基于Ubuntu下pointnet++激光点云目标检测】保姆级教程 | 环境配置 | 数据集下载 | 修改配置 | 训练以及测试 | 全过程图文by.Akaxi
目标检测学习路线
phinoo的博客
01-10 1万+
一、番外说明 大家好，我是小P，今天给徘徊在目标检测大门的初学者指引一条学习目标检测的线路，希望大家支持和喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群 813221712 讨论交流，进群请看群公告！（可以点击如下连接直接加入！） 点击链接加入群聊【Object Detection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF...
Pytorch深度学习框架YOLOv3目标检测学习笔记（一）——YOLOv3原理详解
watermelon的博客
11-15 3831
准备知识 需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络 全卷积神经网络 YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失 网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我...
从零搭建自己的目标检测网络教程(零)前言
找不到服务器的博客
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我从零搭建自己的目标检测网络而不用现在流行的网络（YOLO,RCNN,SSD等）有以下几个原因： 看不懂源码，就算看懂了也不能保证自己注意到了所有的细节 我要完成的任务是识别任何我想识别的物体，换句话说就是没有公开的数据集（这说白了还是因为我没搞懂YOLO网络在训练方面的一些细节） 流行的网络都是针对的正方形或指定比例的图像分辨率输入，而我要用摄像头，分辨率固定，不需要resize，而且分辨率较高，想给每个网格分配更高的分辨率 自己从零开始设计更能加深理解 这些原因让我最终决定不如自己设计一个网络。我将
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搭建深度学习框架（六)：实现LSTM网络的搭建
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上一节已经实现了MLP网络的搭建、运用和框架的发布，这一节将实现LSTM网络的搭建和运用。 代码下载地址：xhpxiaohaipeng/xhp_flow_frame 1.LSTM的实现原理 本人在我的硕士毕业论文中已经对LSTM的实现原理做了具体分析和公式推导，本文的LSTM代码就是依据毕业论文内的公式推导实现的，有兴趣的可以下载进行查看，这里不做具体分析。 主要核心内容可参考如下： （1）LSTM细胞，主要包括三个门，遗忘门、输入门，输出门。 单个LSTM细胞前馈过程如下： （I）.遗忘门 （ii）.
基于Edge TPU加速的MobileNet-SSD多设备目标检测系统
TPU-MobilenetSSD 是一个基于 Google Edge TPU 加速器的高效目标检测系统，结合了 MobileNet-SSD v2 模型、Python 编程语言以及异步处理机制，在多种嵌入式与通用计算平台上实现了高性能实时物体识别。该系统特别...
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