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SSD物体检测模型Keras版

简介:
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SSD是一种Object Detection方法。

本文是基于论文SSD: Single Shot MultiBox Detector,实现的keras版本。

http://arxiv.org/abs/1512.02325

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。

项目代码地址:

https://github.com/kuhung/SSD_keras

模型效果

 ●  模型对载具的检测

2ebd26f97a4d73220d0d4e5211d08cb78c108422

模型对动物的检测

a12c04fedcdddd62e2e7167f69f21b3989c195a1

模型的视频检测

a5746294cf28d733c10a94fd6a33ef483264830b

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

原文发布时间为:2018-10-21
本文来自云栖社区合作伙伴“大数据挖掘DT机器学习”,了解相关信息可以关注“大数据挖掘DT机器学习”。

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