ssd.pytorch项目介绍
ssd.pytorch是一个基于PyTorch框架实现的单发多框检测器(SSD)项目。SSD是一种经典的目标检测算法,以其速度快、精度高而闻名。该项目由Max deGroot和Ellis Brown开发,是SSD论文的PyTorch复现版本。
项目地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
主要特性
- 支持在VOC和COCO数据集上训练和评估
- 提供多种主干网络选择,如VGG16、ResNet等
- 实现了数据增强、难例挖掘等训练技巧
- 提供了预训练模型,可直接用于推理
- 支持使用Visdom可视化训练过程
- 包含了完整的训练、评估和演示脚本
安装使用
- 安装PyTorch
- 克隆项目代码
- 安装依赖:pip install -r requirements.txt
- 下载数据集和预训练模型
- 运行训练脚本进行训练
详细安装步骤请参考项目README。
预训练模型
项目提供了在VOC数据集上训练的SSD300模型:
- 最新版PyTorch权重:https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/ssd300_mAP_77.43_v2.pth
- 原始Caffe权重转换版:https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/ssd_300_VOC0712.pth
可直接下载使用。
演示样例
项目提供了两个演示脚本:
- Jupyter notebook演示:demo/demo.ipynb
- 网络摄像头实时检测:python -m demo.live
性能指标
在VOC2007测试集上的mAP:
- 原始Caffe实现:77.2%
- PyTorch权重转换:77.26%
- 从头训练(无数据增强):58.12%
- 从头训练(有数据增强):77.43%
检测速度:GTX 1060上约45.45 FPS
学习资料
- SSD论文:https://arxiv.org/abs/1512.02325
- 项目文档:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch#table-of-contents
- PyTorch官方教程:https://pytorch.org/tutorials/
- 目标检测综述:https://arxiv.org/abs/1905.05055
总结
ssd.pytorch是一个功能完善的SSD实现,适合学习和使用SSD算法。项目代码组织清晰,文档详尽,是不错的学习资源。希望本文对您了解和使用该项目有所帮助。如有问题,欢迎在项目Issues中讨论交流。
