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。

• 模型对载具的检测

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==3.3.0
keras==1.2.2
matplotlib==2.1.0
tensorflow==1.3.0
numpy==1.13.3

如果想跑通视频模块，则需额外pip install scikit-video

具体操作

git clone git@github.com:kuhung/SSD_keras.git
cd SSD_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

cd video_utils
python videotest_example.py hy.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。

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