【文件属性】：
文件名称：SSD：PyTorch中高质量，快速，模块化的SSD参考实现
文件大小：615KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-05 09:52:37
computer-vision deep-learning pytorch ssd object-detection
PyTorch 1.0中高质量，快速，模块化的SSD参考实现
该存储库实现 。 实施受项目 ， 和影响很大。 该存储库旨在成为基于SSD的研究的代码库。
示例SSD输出（vgg_ssd300_voc0712）。
损失
学习率
指标
强调
PyTorch 1.0 ：支持PyTorch 1.0或更高版本。
多GPU训练和推论：我们使用DistributedDataParallel ，您可以使用任意GPU进行训练或测试，训练方案将相应更改。
模块化：轻松添加自己的模块。 我们抽象了backbone ， Detector ， BoxHead ， BoxPredictor等。您可以用自己的代码
【文件预览】：
SSD-master
----MANIFEST.in(33B)
----figures()
--------losses.png(39KB)
--------lr.png(13KB)
--------metrics.png(16KB)
--------004545.jpg(53KB)
----train.py(4KB)
----configs()
--------vgg_ssd512_voc0712.yaml(683B)
--------efficient_net_b3_ssd300_voc0712.yaml(380B)
--------mobilenet_v2_ssd320_voc0712.yaml(712B)
--------vgg_ssd512_coco_trainval35k.yaml(711B)
--------vgg_ssd300_coco_trainval35k.yaml(575B)
--------mobilenet_v3_ssd320_voc0712.yaml(713B)
--------vgg_ssd300_voc0712.yaml(277B)
----TROUBLESHOOTING.md(623B)
----test.py(3KB)
----DEVELOP_GUIDE.md(4KB)
----requirements.txt(57B)
----demo()
--------008591.jpg(94KB)
--------003123.jpg(80KB)
--------000542.jpg(113KB)
--------004101.jpg(93KB)
--------000342.jpg(51KB)
----LICENSE(1KB)
----demo.py(4KB)
----setup.py(973B)
----README.md(8KB)
----outputs()
--------.gitignore(0B)
----ssd()
--------layers()
--------utils()
--------modeling()
--------__init__.py(0B)
--------config()
--------structures()
--------data()
--------engine()
--------solver()
----.gitignore(308B)