SSD算法的MXNet实现

本文分享了SSD(Single Shot Multibox Detector)算法在MXNet中的实现过程,包括安装MXNet、运行Demo、训练模型的详细步骤,并提供了相关资源链接。在Ubuntu 16.04环境下,通过下载数据集、预训练模型,使用提供的脚本进行训练。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前段时间看到一个SSD(SSD:single shot multibox detector )算法的MXNet实现,代码风格不错,特来分享。
SSD算法的介绍可以参看博客:SSD(single shot multibox detector)算法及Caffe代码详解

github地址https://github.com/zhreshold/mxnet-ssd

接下来结合亲自实验列一下如何跑这个模型,系统:Ubuntu 16.04

1、本地安装好MXNet

参考官网:https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html
基本上按照流程敲完命令即可安装完毕,实在不想自己安装,可以用docker镜像。

2、跑demo
2.1 先拉取mxnet-ssd项目

git clone --recursive https://github.com/zhreshold/mxnet-ssd.git

拉取下来的项目默认名称为mxnet-ssd

2.2 下载训练好的ssd模型
下载地址
下载成功后,把.params文件和.json文件放在项目的model文件夹下,如下图:

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