MobileNet_SSD

使用Tensorflow训练检测口罩模型完整实例

训练模型实战开始（1）整个过程思路（2）导入相关的库（3）参数预设置（4）数据增强（5）使用迁移学习搭建模型（6）定义相关的回调函数（7）模型训练（8）绘制图形4.口罩检测开始（1）结合训练的模型进行预测（2）使用MobileNet_SSD
Keep_Trying_Go·2023-01-03 11:26

基于MobileNet_SSD和树莓派的栗实象目标检测系统设计

脑瓜子嗡嗡的小刘炼丹实验之路（paper）：DesignofthechestnutimagetargetrecognitionsystembasedonMobileNet_SSDandRaspberryPi  本项目以湘潭市金湖良种板栗培育场捕捉和培育的栗实象成幼虫为研究对象，探索深度学习在栗实象目标识别与检测中的应用与技术支持。  使用关键技术：MobileNet-SSD；树莓派；深度学习；栗实
脑瓜子嗡嗡的小刘·2023-01-02 10:37

【笔记】ssd mobilenet 网络

之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。
程序猿的探索之路·2023-01-02 10:05

使用MobileNet_SSD进行目标检测

文章目录1.MobileNetV1轻量化网络结构2.MobileNetV2轻量化网络结构3.前置准备（1）MobileNetSSD_300x300.prototxt描述文件下载（2）MobileNet_SSD.caffemodel下载3.正文（1）初始化操作（2）预测类别（3）读取相关文件（4）对图像进行预处理和设置网络的输入（5）对图像进一步处理（6）遍历预测的结果（7）对单张图片进行预测（8）
Keep_Trying_Go·2023-01-02 10:33

【OpenCV】基于深度学习的对象检测

文章目录前言一、基于MobileNet_SSD和Caffe二、基于Yolo和Darknet总结前言对象检测是指检测出图像中的所有对象，并识别对象的类型。
粒子白·2022-08-06 07:51

OpenCV实现多目标追踪

OpenCV实现多目标追踪项目框架各代码块分析完整代码及资源下载连接实验框架，使用的模块实验框架如下├──mobilenet_ssd├──MobileNetSSD_deploy.caffemodel└─
qq903952032·2022-03-11 07:44

opencv视频流目标检测

1.采用opencv深度学习模块调用mobilenet_ssd模型进行目标检测，模型可以直接移植到移动端使用，毕竟模型不是很重，直接放线下测试代码：以供参考importnumpyasnpimportcv2deploy_prototxt
新鸟2018·2020-08-14 14:55

使用YOLOv2和MobileNet_SSD检测算法与KCF对象跟踪器进行视频流的实时对象跟踪和检测

主题：使用YOLOv2和MobileNet_SSD检测算法与KCF对象跟踪器进行视频流的实时对象跟踪和检测1、版本：opencv3.4.1numpyimutils2、载权重并将其放置在model_data
Ewing_yy·2020-07-04 05:37

0#01 解析mobile_ssd样例代码

1.预备知识2.样例程序介绍3.运行代码3.1.能在笔记本上成功运行mobilenet_ssd样例代码。3.2.理解Tengine的工作方式。3.3.能在RK3399上运行该程序。
dogo_L1L·2019-02-22 12:13

0#02 将 MSSD 制作成视频流

前提基础知识：解析mobile_ssd样例代码上一章中具体的讲解了"mobilenet_SSD"(下称MSSD)运行过程，为示例代码添上了注释。但是也很明显只是对一张图片进行检测。
dogo_L1L·2018-12-18 17:24

Tengine在Ubuntu16.04上的部署及MobileNet_SSD的实时测试

Tengine在Ubuntu16.04上的部署及MobileNet_SSD的实时测试0.Tengine介绍1.Ubuntu系统烧录2.安装Tengine3.运行Tengine自带的MobileNetSSD
hanmiaobei7428·2018-12-10 10:43

【基于opencv3.4.1的Mobilenet_SSD深度学习模型的调用与目标识别】

目前，常见的目标检测算法，如FasterR-CNN，存在着速度慢的缺点。该论文提出的SSD方法，不仅提高了速度，而且提高了准确度。SSD:该论文的核心思想：本文中我们主要总结前人工作，通过opencv调用ssd生成模型，实现对图像或视频流中目标的识别。其中mobile_net的模型文件与描述文件位于opencv安装路径的C:\opencv\opencv\sources\samples\data\d
树莓派派酒·2018-10-02 21:10

ncnn上基于Caffe用MobileNet_SSD训练和测试自己的数据

ncnn上基于Caffe用MobileNet_SSD训练和测试自己的数据a.采用VoTT用于图像检测任务的数据集制作voc格式2.lmdb数据集制作a.采用weiliu89中的.
anqian123321·2018-09-10 10:13

MobileNet_ssd原理

之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。
jiang_ming_·2018-09-03 23:24

ncnn上基于Caffe用MobileNet_SSD训练和测试自己的数据

1.数据集标注a.采用VoTT用于图像检测任务的数据集制作voc格式2.lmdb数据集制作a.采用weiliu89中的./data/VOC0712/create_list.sh和./data/VOC0712/create_data.sh脚本制作数据集，工程位于本机ssd/caffe中，以下几个文件需要根据个人情况修改。scripts/create_annoset.pyexamples/ssd/ss
陆号·2018-05-08 20:36

基于ubuntu14.04的Mobilenet_SSD环境搭建

Data:2017.11.22Author:cjhTheme:基于ubuntu14.04的Mobilenet_SSD环境搭建CaffeforSSD：https://github.com/weiliu89
高山仰止-景行行止·2017-12-01 09:09
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