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模型的使用文档涵盖模型所需环境、模型简介以及复现模型的具体步骤。模型效果和模型详细来源可以点击论文地址和模型来源链接查看哦~

SSD

2022-02-10 model:ssd-ubuntu18.04-cuda10.1-cudnn7-python3.7-pytorch1.4.0-new

模型标签
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模型简介

ssd是2020年的论文《SSD:Single-Shot MultiBox Detector》,是一种one-stage的通用物体检测算法,在2016年被提出,另外一个常听到的one-stage算法为YOLO,只是SSD算法的性能与速度优于YOLO。SSD算法有以下特点:去掉了候选框的操作,采用了Anchor的机制。Anchor机制实际上是每一个点都做为候选区域的中心点。至于如何完成,一会再介绍 直接回归目标的类别和位置,在传统的目标检测算法中,想要获取目标区域的位置,一般都是候选框提取。从原始图片中不停的进行采样,找到目标区域。典型的为滑动窗口去采样。 不同尺度的特征图预测,这样可以完成对不同物体尺寸进行适应 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325



1. 使用方法

1.1. 模型训练

进入终端,在root/ssd.pytorch-master(默认路径)下,运行以下命令:

python train.py

1.2. 模型测试

进入终端,在root/ssd.pytorch-master(默认路径)下,运行以下命令:

python test.py

1.3. 模型评估

进入终端,在root/ssd.pytorch-master(默认路径)下,运行以下命令:

python eval.py

2. 模型来源

https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch