SSD_on_ActiveVisionDataset 源码

这是对象检测的教程。 这是我正在编写的第三篇,是关于如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型的。 假定具备PyTorch的基本知识,即卷积神经网络。 如果您是PyTorch的新手,请先阅读PyTorch的和 。 问题,建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日:添加了两个新教程的工作代码-和 内容 目的 建立可以检测和定位图像中特定对象的模型。 我们将实现 ,这是一种流行,功能强大且特别灵活的网络,可完成此任务。 作者的原始实现可以在找到。 以下是一些在训练过程中看不到的图像中的物体检测示例– 的还有更多示例。 概念 目标检测。 h 单发检测。 较早的对象检测体系结构包括两个不同的阶段:执行对象定位的区域建议网络和用于检测建议区域中对象类型的分类器。 从计算上讲,它们可能非常昂贵,因此不适用于现实世