“本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。”...03 — 模型训练 直到“模型训练”环节，我们才开始接触 chuanqi305的MobileNet-SSD里的code。...在caffe根目录/examples/MobileNet-SSD下运行 ....训练模型 接下来进入正题，在caffe根目录/examples/MobileNet-SSD下运行 ./train.sh 开启训练的大幕。....利用数据集中的测试集测试 在caffe根目录/examples/MobileNet-SSD下运行 .
OpenCV DNN模块支持常见得对象检测模型SSD， 以及它的移动版Mobile Net-SSD，特别是后者在端侧边缘设备上可以实时计算，基于Caffe训练好...
针对汽车涂料固有的缺陷特征，通过改进MobileNet-SSD网络的特征层，优化边界框的匹配策略，提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自动检测。...本文方法 提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于车身油漆的缺陷检测。该过程包括两部分，数据增强算法，扩展数据集和改进的MobileNet-SSD算法，以检测缺陷位置。...2.1 改进的MobileNet-SSD的网络结构 MobileNet使用深度可分离卷积来减少大量计算，从而可以大大提高检测速度。...因此，提出了将BN层和卷积层合并到MobileNet-SSD算法中。 改进的MobileNet-SSD的结构如图4所示。将输入图像的大小规格化为300×300。...结合原始SSD算法的长宽比，可以获得MobileNet-SSD算法每个检测层的默认框数和长宽比，请参见表1。
在这份教程中，以跟踪多个person为例，使用了OpenCV中的MobileNet-SSD检测算法，Dlib中的correlation tracker单目标跟踪算法，其主要流程如下： 1）使用MobileNet-SSD
而相比较下应用最广泛的轻量化目标检测算法MobileNet-SSD要在树莓派3b跑200ms左右，Yolo-Fastest速度整整要快3倍+，而且模型才只有1.3MB，而MobileNet-SSD模型达到...23.2MB，Yolo-Fastest整整比它小了20倍，当然这也是有代价的，在Pascal voc上的map，MobileNet-SSD 是72.7，Yolo-Fastest是61.2，带来了接近10
OpenCV 看pyimagesearch这个教程 Caffe模型训练 就是正常的用caffe训练MobileNet-SSD，主要参考这个仓库： MobileNet-SSD: https://github.com.../chuanqi305/MobileNet-SSD README里将步骤讲得很清楚了 下载SSD-caffe（这个我们已经在NCSDK里装了） 下载chuanqi在VOC0712上预训练的模型 把MobileNet-SSD...这个项目放到SSD-Caffe的examples目录下，这一步可以不做，但是要对应修改train.sh里的caffe目录位置 创建你自己的labelmap.prototxt，放到MobileNet-SSD...（比如我用21这个类代表Cattle） 用你自己的数据训练MobileNet-SSD，参考SSD-caffe的wiki，主要思路还是把你的数据转换成类似VOC或者COCO的格式，然后生成lmdb，坑也挺多的...的目录下： cd MobileNet-SSD ln -s PATH_TO_YOUR_TRAIN_LMDB trainval_lmdb ln -s PATH_TO_YOUR_TEST_LMDB test_lmdb
，主要参考这个仓库： MobileNet-SSD: https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD README里将步骤讲得很清楚了 1、下载SSD-caffe（...这个我们已经在NCSDK里装了） 2、下载chuanqi在VOC0712上预训练的模型 3、把MobileNet-SSD这个项目放到SSD-Caffe的examples目录下，这一步可以不做，但是要对应修改...train.sh里的caffe目录位置 4、创建你自己的labelmap.prototxt，放到MobileNet-SSD目录下，比如说，你是在coco预训练模型上训练的话，可以把coco的标签文件复制过来...（比如我用21这个类代表Cattle） 1、用你自己的数据训练MobileNet-SSD，参考SSD-caffe的wiki，主要思路还是把你的数据转换成类似VOC或者COCO的格式，然后生成lmdb，坑也挺多的...的目录下： cd MobileNet-SSD ln -s PATH_TO_YOUR_TRAIN_LMDB trainval_lmdb ln -s PATH_TO_YOUR_TEST_LMDB test_lmdb
tf_text_graph_ssd.py --input /path/to/model.pb --config /path/to/example.config --output /path/to/graph.pbtxt 以MobileNet-SSD...img, (int(x), int(y)), (int(right), int(bottom)), (125, 255, 51), thickness=2) cv.imshow('TensorFlow MobileNet-SSD...OpenCV DNN 行人检测 本人尝试了基于tensorflow object detection API使用MobileNet-SSD v2迁移学习实现自定义数据集训练，导出预测图之后，使用OpenCV
以上均为在CPU上单线程运行结果，MobileNet-SSD运行在骁龙820，MobileNet/MobileNetV2-SSDLite运行在骁龙810，Pelee运行在Intel i7-6700K (...以下是一些检测结果示例： 在运行速度方面，该算法能到达到与MobileNet-SSD相当的精度，此时在ARM上运行24.1fps，x86上运行47.3fps。
4、实验 作者在PASCAL VOC数据集上测试结果如下，ThunderNetSNet49仅有MobileNet-SSD的21%计算量， Thunder NetSNet146仅占Tiny-DSOD的43%...作者在MS COCO数据集上测试结果如下，ThunderNetSNet49同样明显优于MobileNet-SSD，ThunderNetSNet146在不超过40%计算量下，超过MobileNet-SSD
这里以 ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29 预训练模型(基于 COCO 数据集训练的 MobileNet-SSD模型)为例： #!/usr/bin/python3 #!...DNN 已可直接调用检测模型 OpenCV 中已经提供的 TensorFlow 目标检测模型和配置文件有： Model Version MobileNet-SSD v1 2017_11_17 weights...config MobileNet-SSD v1 PPN 2018_07_03 weights config MobileNet-SSD v2 2018_03_29 weights config Inception-SSD
使用OpenCV中MobileNet-SSD和Dlib中的相关滤波跟踪，达到了实时的行人计数效果。 点击阅读原文，可以在原网站阅读英文原文。
其算法基于深度学习，看代码是使用MobileNet-SSD检测并分类，Zeusee已经做了大量的数据收集工作，目前该库支持多达1776种车型。
MedianFlow, GOTURN, MOSSE or CSRT 跟踪丢失的目标和碰撞解决； 7.OpenCV的Haar人脸检测； 8.基于HOG 与 C4算法的行人检测； 9.来自 chuanqi305/MobileNet-SSD
通过将Mobilenet-SSD作为可视的2D人检测器添加到我们的pipeline中，我们实现了对行人的运动独立检测。我们选择此网络是因为它在灰度图像的运行时间和性能之间提供了适当的权衡。 ?...图5 左：Mobilenet-SSD人检测器的示例输出。每次检测均通过置信度进行评分，显示在顶部。我们为在图像平面上跟踪的每个边界框分配一个ID； 右：我们将检测结果与聚类相关联，蓝色长方体表示。
www.pyimagesearch.com/2018/02/19/real-time-object-detection-on-the-raspberry-pi-with-the-movidius-ncs/），这个程序基于Mobilenet-ssd...NCS加速，Demo对视频的处理速度可以达到7.67FPS；由于树莓派USB接口为2.0接口，会影响主机和NCS的通信速度，其视频处理速度为3.4FPS；而运行OpenCV 3.4.0中的dnn模块中的mobilenet-ssd
SSD-Tensorflow github: https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch github(Caffe): https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD
sofa，train，tvmonitor） 逗号分隔的类名列表 安装 sudo apt install ros-kinetic-dnn-detect 样例用法 示例启动文件使用 chuanqi305的MobileNet-SSD...默认使用的型号来自chuanqi305的MobileNet-SSD。
可以看出越是分辨率大的对象在高层特征抽象上毕竟容易被预测检测，分辨率小的对象在底层特征会被检测，如果分辨率过小则有可能无法检测，所以SSD对象检测是对微小目标检测效果不佳的对象检测方法，根据使用的特征网络不同可以分为VGG-SSD，MobileNet-SSD
不仅如此，这个全平台通用的MobileNet-YOLOv3，体积和精度都要优于MobileNet-SSD。 ?
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