【Github】项目名:Tencent/ObjectDetection – OneStageDet:单阶段通用目标检测器的实现
项目简介
此项目是一个名为OneStageDet(OSD)的目标检测框架,在该仓库中已经实现了yolov2和yolov3,并且未来考虑将yolo和ssd整合到一个框架中。项目提供了多种模型,如TinyYolov2、TinyYolov3、Mobilenet等,并且给出了这些模型在VOC2007测试集上的mAP以及前向传播时间等性能指标。
核心技术
项目基于python3.6和pytorch0.4.0构建。它利用了多种有效的骨干网络(backbones),如tinyyolov2、tinyyolov3、mobilenet、mobilenetv2、shufflenet(g2)、shufflenetv2(1x)、squeezenext(1.0 – SqNxt – 23v5)、lightxception、xception等,以实现目标检测功能。同时,项目中的模型可以使用ImageNet上的预训练权重进行训练,并且训练速度与darknet相当。
项目总结
Tencent/ObjectDetection – OneStageDet项目为目标检测提供了一个实用的框架,具有多种模型可供选择,并且给出了详细的安装、训练、评估以及网络速度基准测试的步骤。希望大家对这个项目积极留言讨论,分享自己的见解或者遇到的问题等。
项目地址
数据统计
数据评估
关于ObjectDetection-OneStageDet:腾讯的单阶段通用目标检测器特别声明
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