SSD目标检测Keras版
SSD是一种Object Detection方法。本文是基于论文SSD: Single Shot MultiBox Detector，实现的keras版本。
该文章在既保证速度，又要保证精度的情况下，提出了SSD物体检测模型，与现在流行的检测模型一样，将检测过程整个成一个single deep neural network。便于训练与优化，同时提高检测速度。 SSD将输出一系列离散化（discretization）的bounding boxes，这些bounding boxes是在不同层次（layers）上的feature maps上生成的，并且有着不同的aspect ratio。
模型效果
- 模型对载具的检测
- 模型对动物的检测
- 模型的视频检测
如何使用
项目地址kuhung/SSD_keras
所需依赖
cv2==3.3.0
keras==1.2.2
matplotlib==2.1.0
tensorflow==1.3.0
numpy==1.13.3
如果想跑通视频模块，则需额外pip install scikit-video
具体操作
git clone git@github.com:kuhung/SSD_keras.git
cd SSD_keras
- Download model weight
weights_SSD300.hdf5here
cp weights_SSD300.hdf5 into SSD_keras
- 对于图片的检测
参考SSD.ipynb
- 若要剪切图片为下一步处理做准备
参考SSD_crop.py
- 检测视频
cd video_utils
python videotest_example.py hy.mp4
参考资料
SSD: Single Shot MultiBox Detector