【深度学习】Mobilenet-SSD实现步骤

最新推荐文章于 2024-03-24 09:36:40 发布
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分类专栏： 车牌识别 文章标签： hyperLPR SSD mobilenet
深度学习在移动开发中的应用：实时目标检测实战
Programming Talk
05-15 372
我们将使用TensorFlow Lite框架，结合专为移动设备优化的SSD(Single Shot MultiBox Detector)架构，构建一个能够在30FPS下稳定运行的Android目标检测应用。目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，在移动应用中有着广泛的应用场景，从增强现实到智能监控，从自动驾驶辅助到互动游戏。在下一篇文章中，我们将探讨深度学习在移动端的另一个重要应用：实时图像分割，包括如何在资源受限的环境中实现像素级的精确分割，以及这项技术在医疗影像、虚拟背景等场景中的应用。
python mobilenetssd android_搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型...
weixin_39972264的博客
12-17 194
0x00 环境OS: Ubuntu 1810 x64Anaconda: 4.6.12Python: 3.6.8TensorFlow: 1.13.1OpenCV: 3.4.10x01 基础环境配置本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3修改默认的 python 版本为 3.6conda install python=3.6安装 OpenCV 3.4.1conda install o...
MobileNet_ssd原理
热门推荐
jiang_ming_的博客
09-03 4万+
之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。 先整理MobileNet 这里奉上大神的博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/u013082989/article/details/77970196 论文地址：MobileNets: Effic...
详解MobileNet-SSD
牛肉胡辣汤
01-22 4028
本文对MobileNet-SSD进行了详细介绍，包括其结构、原理和实现。MobileNet-SSD的引入有效地解决了传统目标检测方法的问题，并在实时目标检测任务中取得了良好的效果。MobileNet-SSD的成功为轻量级目标检测提供了新的方向，也启发了更多针对计算和存储资源有限的场景的研究和应用。
MobileNet SSD框架解析
10-31
该文档详细的描述了MobileNet-SSD的网络模型，可以实现目标检测功能，适用于移动设备设计的通用计算机视觉神经网络，如车辆车牌检测、行人检测等功能。它具有速度快，模型小，效率高等优点。
Python-Caffe实现MobilenetSSD人脸检测器兼容树莓派
08-11
Caffe 实现Mobilenet-SSD人脸检测器（兼容树莓派）
mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.7z
11-29
标题中的"mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.7z"指的是一款基于MobileNetV1架构的SSD（Single Shot Multibox Detector）深度学习模型，经过微调优化，其mAP（Mean Average Precision）达到了0.675的水平。该模型被压缩在7z...
MobileNet-SSD-master.zip_SSD-master_mobilenet_ssd介绍_损失函数_深度 特征提取
07-14
MobileNet-SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的实时目标检测框架，它结合了MobileNet的高效计算和SSD的多尺度检测能力。在这个项目中，我们主要探讨MobileNet-SSD的实现、损失函数以及深度...
基于tensorflow 2.0实现完整版ssd-mobilenet-v2模型.zip
03-28
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用...通过学习和实践这个项目，开发者可以深入了解TensorFlow 2.0的使用，以及如何将深度学习应用于物体检测任务，特别是如何结合轻量级的Mobilenet-V2架构实现高效的目标检测系统。
mobilenet-ssd-keras-master.zip
04-16
在Keras这个高度模块化的深度学习库上实现MobileNet-SSD，使得模型的训练和部署更加便捷。本文将深入探讨MobileNet-SSD的原理、Keras中的实现细节以及如何利用提供的压缩包"mobilenet-ssd-keras-master.zip"进行实践...
基于ncnn-android-yolov7的demo修改，部署目标检测模型mobilenet-ssd
最新发布
04-26
Mobilenet-SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种轻量级的深度学习目标检测模型，基于Google的Mobilenet架构。Mobilenet以其低计算复杂度和较小的模型大小，非常适合在移动设备上进行实时目标检测。SSD则是一...
树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程
weixin_42673396的博客
05-12 4339
树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程 简介 对象检测是机器视觉领域最常用的功能之一，即对探测的目标分辨出是何物，本教程使用当前最常用的单片机树莓派3B+，设置安装tensorflow并实现利用较小的神经网络SSDLite-MobileNet进行识物。 本教程参考了国外一个大神的GitHub，并对其中的相关错误进行纠正以及补充，主要工作有利用虚拟环境实现更好的python环境管理，纠正相关错误。这篇教程适合深度学习初学者，通过这篇教
基于MobileNet_SSD和树莓派的栗实象目标检测系统设计
脑瓜子嗡嗡的小刘
01-18 3396
脑瓜子嗡嗡的小刘炼丹实验之路（paper）： Design of the chestnut image target recognition system based on MobileNet_SSD and Raspberry Pi     本项目以湘潭市金湖良种板栗培育场捕捉和培育的栗实象成幼虫为研究对象，探索深度学习在栗实象目标识别与检测中的应用与技术支持。     使用关键技术： MobileNet-SSD；树莓派；深度学习；栗实象；嵌入式；     板栗是我国种植范围最广的一种淀粉质坚果，多生于.
超赞的学习笔记——《Python深度学习5：Tensorflow 1.15 MobileNet-SSD 口罩辨识模型训练》
wpgddt的博客
03-29 417
​前一篇博客“Python深度学习4：MNIST手写数字识别模型”介绍一些基本模型训练方式。疫情已经多年了，许多地方都可以看到AI标记用户是否佩戴口罩，因此我们就来介绍一下如何训练口罩辨识模型，本篇使用MobileNet-SSD (Single Shot MultiBox Detector, SSD)演算法，能在手机或树莓派上运行顺畅，本篇博文使用现成资料集，进行模型训练教学。
MobileNet-SSD: 轻量级深度学习物体检测框架详解
gitblog_00095的博客
03-24 1109
MobileNet-SSD: 轻量级深度学习物体检测框架详解 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileNet-SSD MobileNet-SSD（Single Shot MultiBox Detector）是由Google开源的一个轻量化、高效的深度学习物体检测模型，其代码托管在上。这篇文章将详细介绍该项目的核心技术、应用场景及主要优点，帮助开发者...
Mobilenet-SSD的Caffe系列实现
Jesse_Mx的博客
11-30 4万+
先引出题目，占个坑，以后慢慢填。 mobilenet 也算是提出有一段时间了，网上也不乏各种实现版本，其中，谷歌已经开源了Tensorflow的全部代码，无奈自己几乎不熟悉Tensorflow，还是比较钟爱Caffe平台，因而一直在关心这方面。 单纯的Mobilenet分类不是关注重点，如何将其应用到目标检测网络才是关键，目前基本看好的思路就是Mobilenet+SSD，github上已经有至
目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤
anqian123321的博客
09-01 2744
转 目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤 ...
MobileNet-SSD
jacke121的专栏
06-14 5533
有预训练： https://github.com/shaoshengsong/MobileNetV3-SSD 有v2 ssd： https://github.com/qfgaohao/pytorch-ssd MobileNetV3-SSD，在tx2上，没有明显优势。 https://github.com/tongyuhome/MobileNetV3-SSD Mobil...
MobileNet-SSD训练VOC0712
weixin_35867652的博客
11-25 194
sudo apt-get install libprotobuf-dev -y sudo apt-get install libleveldb-dev -y sudo apt-get install libsnappy-dev -y sudo apt-get install libopencv-dev -y sudo apt-get install libhdf5-serial-dev -y sudo apt-get install protobuf-compiler -y sudo apt-get ins
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