dsod:
學習型深度監督物件檢測器（來自
scratch）
**是基於
ssd框架的
( introduction 介紹
dsod
關注來自
scratch
的訓練目標檢測器（沒有在
imagenet
上的預訓練模型時）的問題。以我們最好的經驗來看，優先的事是從
scratch
用已有技術水平的效能訓練神經目標檢測器。對這個工作，我們為此目標提出一系列的設計原則。關鍵發現之一是深度監督結構啟用密集逐層連線，在學成乙個好的檢測模型裡，擔任了乙個關鍵角色。請詳細參考我們**。 準備
1、安裝ssd(
，按照下面的步驟：
(1)
安裝ssd caffe。
(2)
pascal voc 2007
和2012
資料集。
(3)
建立lmdb
檔案，確保你能沒有錯誤的執行它。 2
、建立example/
的子目錄
dsod
，新增檔案
dsod300_pascal.py
，dsod300_pascal++.py
，dsod300_coco.py
，score_dsod300_pascal.py
，dsod300_detection_demo.py
到這個新建的子目錄下。 3
、用我們的代替
python/caffe/
下的model_libs.py
檔案。
訓練與測試
train a dsod model on voc 07+12:
訓練voc 07+12
的dsod模型
pythonexamples/dsod/dsod300_pascal.py
train a dsod model on voc 07++12:
訓練voc 07++12
的dsod模型
pythonexamples/dsod/dsod300_pascal++.py
train a dsod model on coco trainval:
訓練coco
的dsod模型
pythonexamples/dsod/dsod300_coco.py
evaluate the model:
評價模型
pythonexamples/dsod/score_dsod300_pascal.py
run a demo:
執行demo
pythonexamples/dsod/dsod300_detection_demo.py
你能修改這個檔案
model_lib.py
，為了設計你自己喜歡的網路結構。
此步驟，還沒有來得及驗證。
之後在追加遇到的問題。
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