如何分析SSD物体检测模型Keras版
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SSD是一种Object Detection方法。
下面是基于论文SSD: Single Shot MultiBox Detector,实现的keras版本。该文章在既保证速度,又要保证精度的情况下,提出了SSD物体检测模型,与现在流行的检测模型一样,将检测过程整个成一个single deep neural network。便于训练与优化,同时提高检测速度。 SSD将输出一系列离散化(discretization)的bounding boxes,这些bounding boxes是在不同层次(layers)上的feature maps上生成的,并且有着不同的aspect ratio。
模型对动物的检测
模型的视频检测
如何使用
安装依赖包
cv2==3.3.0keras==1.2.2matplotlib==2.1.0tensorflow==1.3.0numpy==1.13.3
如果想跑通视频模块,则需额外pip install scikit-video
具体操作
gitclonegit@github.com:kuhung/SSD_keras.gitcdSSD_keras
下载预训练模型
https://github.com/kuhung/SSD_keras/releases
将预训练模型 复制放进 SSD_keras
cp weights_SSD300.hdf5 into SSD_keras
对于图片的检测
https://github.com/kuhung/SSD_keras/blob/master/SSD.ipynb
若要剪切图片为下一步处理做准备
https://github.com/kuhung/SSD_keras/blob/master/SSD_crop.py
检测视频
cdvideo_utilspythonvideotest_example.pyhy.mp4
关于如何分析SSD物体检测模型Keras版就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。