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深度学习之PyTorch物体检测实战

机器学习AI算法工程 • 1 月前 • 88 次点击  


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机器学习AI算法工程   公众号:datayx




计算机视觉技术物体检测有很多经典算法,在自动驾驶、智能医疗、智能安防等多个领域都得到了广泛应用。PyTorch框架凭借其简洁优雅、灵活易上手等优点,给开发人员留下了深刻的印象。利用PyTorch深度学习框架,从代码层面讲解Faster RCNN、SSD及YOLO这三大经典框架的相关知识,并进一步介绍了物体检测的细节与难点问题,可以全面、深入、透彻地理解物体检测的种种细节,并能真正提升实战能力,从而将这些技术灵活地应用到实际开发中,享受深度学习带来的快乐。


《深度学习之PyTorch物体检测实战》从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识,重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器,并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势,从实战角度给出了多种优秀的解决方法,便于更深入地掌握物体检测技术,从而做到在实际项目中灵活应用。

说明

  • 这是《深度学习之PyTorch物体检测实战》这本书对应的代码。

  • 物体检测是一个十分注重实践的知识点,因此强烈建议读者下载此代码,结合书籍进行实践学习。

  • 由于工程量较大,因此本书的Faster RCNN、SSD与YOLO三大网络的实现皆借鉴了其他作者的实现,并增加了一些注解、尽量保留最小实现模块,读者也可以根据自身需求来选择。

  • 在运行时遇到任何问题,欢迎在此提交issue,或者到其他repo的issue里寻找答案。

  • Enjoy Coding!


项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取:

关注微信公众号 datayx  然后回复  物体检测  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech

环境版本

  • PyTorch:0.4.0

  • Python:3.6

  • CUDA:9.0

目录


  • chapter1:浅谈物体检测与PyTorch

  • chapter2:PyTorch基础

  • chapter3:网络骨架-Backbone

  • chapter4:两阶经典检测器:Faster RCNN

  • chapter5:单阶多层检测器:SSD

  • chapter6:单阶经典检测器:YOLO

  • chapter7:模型加速之轻量化网络

  • chapter8:物体检测细节处理

  • chapter9:物体检测难点

  • chapter10:物体检测的未来发展


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