这篇文章将为大家详细讲解有关如何分析SSD物体检测模型Keras版，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联建站坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站建设、成都网站设计、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的西陵网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

SSD是一种Object Detection方法。

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

• 模型对载具的检测

模型对动物的检测

模型的视频检测

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

关于如何分析SSD物体检测模型Keras版就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

本文题目：如何分析SSD物体检测模型Keras版
本文URL：http://azwzsj.com/article/pepoio.html