這篇文章將為大家詳細講解有關如何分析SSD物體檢測模型Keras版，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

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SSD是一種Object Detection方法。

下面是基于論文SSD: Single Shot MultiBox Detector，實現的keras版本。該文章在既保證速度，又要保證精度的情況下，提出了SSD物體檢測模型，與現在流行的檢測模型一樣，將檢測過程整個成一個single deep neural network。便于訓練與優化，同時提高檢測速度。 SSD將輸出一系列離散化（discretization）的bounding boxes，這些bounding boxes是在不同層次（layers）上的feature maps上生成的，并且有著不同的aspect ratio。

• 模型對載具的檢測

模型對動物的檢測

模型的視頻檢測

如何使用

安裝依賴包

cv2==3.3.0
keras==1.2.2
matplotlib==2.1.0
tensorflow==1.3.0
numpy==1.13.3

如果想跑通視頻模塊，則需額外pip install scikit-video

具體操作

git clone git@github.com:kuhung/SSD_keras.git
cd SSD_keras

   

下載預訓練模型

https://github.com/kuhung/SSD_keras/releases

將預訓練模型 復制放進 SSD_keras

  cp weights_SSD300.hdf5 into SSD_keras

    對于圖片的檢測

https://github.com/kuhung/SSD_keras/blob/master/SSD.ipynb

    若要剪切圖片為下一步處理做準備

https://github.com/kuhung/SSD_keras/blob/master/SSD_crop.py

檢測視頻

cd video_utils
python videotest_example.py hy.mp4

關于如何分析SSD物體檢測模型Keras版就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

文章標題：如何分析SSD物體檢測模型Keras版
文章路徑：http://vcdvsql.cn/article0/pepoio.html

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