mxnet-ssd

SSD: 单次多框物体检测器

SSD 是一个用于对象检测的统一框架,采用单一网络。 您可以使用此代码来训练/评估/测试物体检测任务。

免责声明

这是一个基于 caffe 的原始 SSD 的重新实现。官方 存储库可在 这里 找到。 arXiv 论文可在 这里 查看。

此示例旨在重现漂亮的检测器,同时充分利用 MXNet 的优秀特性。 * 模型完全兼容 caffe 版本。 * 现在可以使用来自 caffe 的 转换器 了! * 结果与原始版本几乎完全相同。但是,由于实现细节不同,结果可能略有不同。

新功能

• 此仓库现已过时,我正在迁移到最新的 Gluon-CV,该仓库更加用户友好,开发的算法也更多。此仓库将不再接受活跃的开发,但您仍可继续使用它与 mxnet 1.1.0(可能是 1.2.0)。
• 现在,此仓库与官方的 MXNet 后端的数据保持内部同步。在大多数情况下,pip install mxnet 也适用于此仓库。
• 现已提供 MobileNet 预训练模型。
• 添加了多个训练好的模型。
• 添加了一个更简单的方法,可从主流分类网络(ResNet、Inception 等)构建网络,并提供了指南。
• 根据 Caffe 版本更新到最新版本,提高了 5% 的 mAP。
• 使用基于后端多线程引擎的 C++ 记录迭代器,在多 GPU 环境中实现了巨大的速度提升。
• 监控训练期间的验证 mAP。
• 正在开发和测试更多的网络符号。
• 现在将额外的运算符放在 mxnet/src/operator/contrib 中,符号已被修改。请使用 Release-v0.2-beta 来使用旧模型。
• 添加了此仓库的 Docker 支持,预构建并包含所有包和依赖项。(仅限 Linux)

演示结果