文件名称：SSD.TensorFlow：Pure TensorFlow中最先进的单发MultiBox检测器，QQ群：758790869
文件大小：206KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-27 02:37:35
tensorflow yolo ssd faster-rcnn objectdetection
TensorFlow中最先进的单发MultiBox检测器 该存储库包含重新实现代码 TensorFlow中的 。 如果您的目标是复制原始结果，请使用官方。 GitHub上已经有一些基于TensorFlow的SSD重新实现代码，此存储库的主要特殊功能包括： 从VGG-16预训练模型（SSD300-VGG16）进行训练时，具有最先进的性能（77.8％mAP）。 使用TensorFlow高级API 训练模型。 尽管TensorFlow提供了许多API，但强烈建议使用Estimator API来生成可扩展的高性能模型。 所有代码均由纯TensorFlow操作（无numpy操作）编写，以确保性能
【文件预览】：
SSD.TensorFlow-master
----.gitignore(1KB)
----train_ssd.py(26KB)
----dataset()
--------dataset_common.py(9KB)
--------convert_tfrecords.py(15KB)
--------dataset_inspect.py(2KB)
----eval_ssd.py(24KB)
----simple_ssd_demo.py(11KB)
----LICENSE(11KB)
----utility()
--------scaffolds.py(4KB)
--------anchor_manipulator.py(19KB)
--------checkpint_inspect.py(2KB)
--------draw_toolbox.py(3KB)
--------anchor_manipulator_unittest.py(8KB)
----README.md(8KB)
----voc_eval.py(10KB)
----demo()
--------demo2.jpg(31KB)
--------demo1.jpg(27KB)
--------demo3.jpg(34KB)
----net()
--------ssd_net.py(12KB)
----preprocessing()
--------preprocessing_unittest.py(6KB)
--------ssd_preprocessing.py(25KB)
----logs()
--------locloss.JPG(25KB)
--------loss.JPG(25KB)
--------celoss.JPG(26KB)