/SSD_keras

简明 SSD 目标检测模型 keras version（交通标志识别 训练部分见 dev 分支）

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

Single Shot MultiBox Detector Keras version.

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

所需依赖

cv2==3.3.0
keras==2.2.0
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

论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector

rykov8/ssd_keras