开源软件名称(OpenSource Name):shaoshengsong/MobileNetV3-SSD开源软件地址(OpenSource Url):https://github.com/shaoshengsong/MobileNetV3-SSD开源编程语言(OpenSource Language):Python 100.0%开源软件介绍(OpenSource Introduction):MobileNetV3-SSDMobileNetV3-SSD implementation in PyTorch 关于第二个版本请移步 https://github.com/shaoshengsong/MobileNetV3-SSD-Compact-Version 有测试结果 希望尝试新技术请到这里 https://github.com/shaoshengsong/quarkdet 一个轻量级的目标检测包括多种模型 目的 Object Detection 应用于目标检测 环境 操作系统: Ubuntu18.04 Python: 3.6 PyTorch: 1.1.0 使用MobileNetV3-SSD实现目标检测 Support Export ONNX 代码参考(严重参考以下代码) 一 SSD部分 A PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector 二 MobileNetV3 部分 1 mobilenetv3 with pytorch,provide pre-train model 2 MobileNetV3 in pytorch and ImageNet pretrained models 3Implementing Searching for MobileNetV3 paper using Pytorch 针对4我这里没有做MobileNetV1, MobileNetV2等等代码兼容,只有MobileNetV3可用 下载数据 本例是以蛋糕和面包为例,原因是数据量小 所有类别总大小是561G,蛋糕和面包是3.2G python3 open_images_downloader.py --root /media/santiago/a/data/open_images --class_names "Cake,Bread" --num_workers 20 训练过程 首次训练 python3 train_ssd.py --dataset_type open_images --datasets /media/santiago/data/open_images --net mb3-ssd-lite --scheduler cosine --lr 0.01 --t_max 100 --validation_epochs 5 --num_epochs 100 --base_net_lr 0.001 --batch_size 5 预加载之前训练的模型 python3 train_ssd.py --dataset_type open_images --datasets /media/santiago/data/open_images --net mb3-ssd-lite --pretrained_ssd models/mb3-ssd-lite-Epoch-99-Loss-2.5194434596402613.pth --scheduler cosine --lr 0.01 --t_max 100 --validation_epochs 5 --num_epochs 200 --base_net_lr 0.001 --batch_size 5 测试一张图片 python run_ssd_example.py mb3-ssd-lite models/mb3-ssd-lite-Epoch-99-Loss-2.5194434596402613.pth models/open-images-model-labels.txt /home/santiago/picture/test.jpg 视频检测 python3 run_ssd_live_demo.py mb3-ssd-lite models/mb3-ssd-lite-Epoch-99-Loss-2.5194434596402613.pth models/open-images-model-labels.txt Cake and Bread Pretrained model 链接: https://pan.baidu.com/s/1byY1eJk3Hm3CTp-29KirxA 提取码: qxwv VOC Dataset Pretrained model 链接: https://pan.baidu.com/s/1yt_IRY0RcgSxB-YwywoHuA 提取码: 2sta |
2023-10-27
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