MobileNetV3-SSD MobileNetV3-SSD implementation in PyTorch 关于第二个版本请移步 有测试结果 希望尝试新技术请到这里 一个轻量级的目标检测包括多种模型 目的 Object Detection 应用于目标检测 环境 操作系统: Ubuntu18.04 Python: 3.6 PyTorch: 1.1.0 使用MobileNetV3-SSD实现目标检测 Support Export ONNX 代码参考（严重参考以下代码） 一 SSD部分 二 MobileNetV3 部分 4 MobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on O

视频流的实时对象跟踪和检测 先决条件： OpenCV3.4 盗用者 在此处下载权重并将其放置在model_data /中 参数： $python3 src/main.py -h usage: main.py [-h] [--input INPUT] [--output OUTPUT] --model MODEL [--config CONFIG] [--classes CLASSES] [--thr THR] Object Detection and Tracking on Video Streams optional arguments: -h, --help show this help message and exit --input INPUT Path to input image or video fil

适用于MobileNet v2的Darknet 介绍 借助和 ，将MobileNet v2预训练的模型转移到 仅修改src/image.c和examples/classifier.c ，搜索“ mobilenet”以查看更改的内容 评估 如果要使用单个图像进行评估，请使用 ./darknet classifier predict mobilenet/imagenet1k.data mobilenet/test.cfg mobilenet/test.weights mobilenet/cat.jpg 预期输出（GPU = 1，OPENCV = 0）： 19.65%: Egyptian cat 16.53%: tiger cat 10.64%: tabby 7.38%: red fox 6.09%: kit fox 如果要使用ILSVRC2012进行验证，请访问制作有效列表 结果是

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win32图像分类检测程序,由《MobileNet-Caffe-master》中的模型改编而来，可以用于识别图像中一些物体动物名称等。

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MobileNetV3-SSD-Compact-Version MobileNetV3 SSD的简洁版本 希望尝试新技术请到这里 一个轻量级的目标检测包括多种模型 环境 Ubuntu18.04 版本 PyTorch 1.4 如果您想从头开始需要使用 mbv3_large.old.pth.tar 是backbone用来参数初始化的模型 有可能会历经坎坷 简便方式就是使用预训练模型 如果您要直接测试，模型改名为checkpoint_ssd300.pth.tar 模型下载地址 链接： 提取码：gwwv 模型测试结果 mAP 0.679 (未在COCO数据集做预训练版本) 使用步骤 一 下载VOC数据集之后,将VOCtrainval_06-Nov-2007和VOCtest_06-Nov-2007合并在一起 数据集下载 可以看这里 二 先打开create_data_lists.py文件 改成自己数