無論是機器學習或是深度學習一般都可分爲兩個部分：特徵提取與分類任務。 mobilenetssd2025 mobilenetssd 在傳統的機器學習方法中，特徵提取需要依據圖像以及特有的檢測目的抓取特有特徵，如偏重物體輪廓的HOG特徵，注重明暗對比的Haar特徵等，特徵被描述之後送入機器學習算法分類，如SVM、Adaboost等，進而判斷物… 然後運行該腳本，就可以得到最終的檢測模型，那這個模型由於合併了bn層，參數格式已經變化，就不能再用於訓練了。 mobilenetssd 對於得到的最終模型，可用demo.py腳本查看實際檢測效果，也可以部署在其他地方。
Mobilenet 也算是提出有一段時間了，網上也不乏各種實現版本，其中，谷歌已經開源了Tensorflow的全部代碼，無奈自己幾乎不熟悉Tensorflow，還是比較鍾愛Caffe平臺，因而一直在關心這方面。 點擊上方“AI算法修煉營”，選擇“星標”公衆號精選作品，第一時間送達這是一篇缺陷檢測領域的簡單應用，原理和簡單，主要可以學習離線數據集的構建和針對不同數據集對長寬比的自適應修改。 1.1 說明SSD提供了VOC數據到LMDB數據的轉換腳本 ，… 執行之後，得到examples文件夾，裏面的3個prototxt就是從模板生成的正式網絡定義，根據作者設置，其中的deploy文件是已經合併過bn層的，需要後面配套使用。 mobilenetssd 下載地址：Google Drive|百度雲，放在項目文件夾下，這裏的預訓練模型是作者從Tensorflow那邊轉化過來的，然後經過了VOC數據集的初步調試。
mobilenetssd: 網絡結構
幾個月前接觸到了這個project，當時chuanqi大神在Caffe平臺上初步實現了Mobilenet-SSD，本人自然是很驚喜的，接下來就時不時和大神一起探討，在其指導下，我在VOC數據集也能訓練出大約72%的精度。 現在這個項目趨於穩定，根據github上的描述，最終精度是72.7%，也很不錯了。 該文檔詳細的描述了MobileNet-SSD的網絡模型，可以實現目標檢測功能，適用於移動設備設計的通用計算機視覺神經網絡，如車輛車牌檢測、行人檢測等功能。 它具有速度快，模型小，效率高等優點。
- 想看看自己寫的網絡結構究竟什麼樣，所以用了print（model） 說是輸入爲22，但卷積核爲33，輸入比卷積核小，出現錯誤。
- 這個項目既然叫MobileNet-SSD，那首先要求能正常運行基礎版本的SSD，這方面的博客教程這是不少，本人也有幾篇博文涉及，可以參考。
- 對於得到的最終模型，可用demo.py腳本查看實際檢測效果，也可以部署在其他地方。
- 理論上Mobilenet的運行速度應該是VGGNet的數倍，但實際運行下來並非如此，前一章中，即使是合併bn層後的MobileNet-SSD也只比VGG-SSD快那麼一點點，主要的原因是Caffe中暫時沒有實現depthwise convolution，目前都是用的group。
- 然後運行該腳本，就可以得到最終的檢測模型，那這個模型由於合併了bn層，參數格式已經變化，就不能再用於訓練了。
修改並運行train.sh腳本，中途可以不斷調節參數。 mobilenetssd2025 訓練結束後，運行test.sh腳本，測試網絡的精度值。 mobilenetssd2025 mobilenetssd2025 我們需要提前建立好適用於SSD訓練的數據集（VOC格式），比如博主所用的是KITTI數據集，製作方法可在往期博文中找到，最終需要生成訓練驗證集和測試集的lmdb文件，然後建立軟連接，類似於一個快捷方式，可以簡化命令和節省空間。
mobilenetssd: How to get MobileNetSSD_deploy.caffemodel about mobilenet-ssd
理論上Mobilenet的運行速度應該是VGGNet的數倍，但實際運行下來並非如此，前一章中，即使是合併bn層後的MobileNet-SSD也只比VGG-SSD快那麼一點點，主要的原因是Caffe中暫時沒有實現depthwise convolution，目前都是用的group。 這裏group相當於一個for循環，需要依次計算，如果能使用深度卷積，那就可以一次性計算完，節省不少時間。 1.概述 本文檔闡述SSD檢測算法原理，及以MobileNet爲Backbone的網絡搭建方式。
今日參考了一位大神的博客，寫得很詳細，也很容易懂，這裏做一個自己的整理，供自己理解，也歡迎大家討論。 Mobilenet的速度是很快的，如果配上Depthwise layer，在TitanX應該能達到150fps，如果能將檢測精度提升到70%以上，將會是一個很好的檢測網絡。 接下來的時間，我將會儘可能進行進行分析驗證，目的是尋找並試驗出好的解決方案，並且期待能成功訓練其他數據集。。 每個Block經過兩個卷積層後得到一個由channel個元素組成的向量，每個元素是針對每個通道的權重，將權重和原特徵圖對應相乘，得到新的特徵圖數據。 幾經輾轉，查閱資料之後發現，原來BN層是可以合併進前一層的卷積層或全連接層的，而且這還有利於減少預測用時。
mobilenetssd: 模型分析
本文介紹了chuanqi305的MobileNet-SSD網絡是如何組成的以及實用的MergeBN技術，在下一篇博文中我們將嘗試用該網絡進行訓練並部署在RK3399的Tengine平臺上，並且進一步對該網絡進行改進以滿足我們實際場景的需要。 這個項目既然叫MobileNet-SSD，那首先要求能正常運行基礎版本的SSD，這方面的博客教程這是不少，本人也有幾篇博文涉及，可以參考。 錯誤：索引值14超出範圍，檢查後發現這個索引值是按照我定義的模塊來算的，比如con_bn_relu算一層而不是三層，所以self.model總共14層，索引值爲0~13. 想看看自己寫的網絡結構究竟什麼樣，所以用了print（model） 說是輸入爲22，但卷積核爲33，輸入比卷積核小，出現錯誤。 於是按照下圖方式輸出每一層的x.size() 通過type（x）得知x爲tensor類型（一個多維張量或者說多維矩陣），因此可以輸出其維數來查看每層的feature map大小及輸出輸入通道數。 之前實習用過太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，沒有去了解它的原理。
mobilenetssd: 模型訓練
打個比方，假設對於那個分辨率最大的特徵圖，都能用4×4的感受野檢測出一隻貓，如下圖所示，黑色是頭，紅色是身體，棕色是腿，黃色是尾巴。 經過大量實驗，終於找到能讓mobilenet加速的方法，項目地址：DepthwiseConvolution, 十分感謝該項目作者。 版權聲明：本文爲博主原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。