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用 PyTorch 1.0 实现快速高效的 SSD,提供预训练模型

PyTorch入门实战教程

PyTorch 1.0 正式版刚出,这里就有人放出了 SSD 的高效的实现方案。亮点如下:

  • PyTorch 1.0
  • GPU/CPU NMS
  • 多 GPU 训练
  • 模块化
  • 可视化(支持 Tensorboard)
  • 支持 CPU 推理

安装

系统要求

  1. Python3
  2. PyTorch 1.0
  3. yacs
  4. GCC >= 4.9
  5. OpenCV

编译

训练

准备数据库

Pascal VOC

需要使用如下的目录结构:

COCO

需要使用如下的目录结构:

单 GPU 训练

多 GPU 训练

预训练模型

Weights
SSD300*ssd300_voc0712_mAP77.83.pth(100 MB)
SSD512*ssd512_voc0712_mAP80.25.pth(104 MB)

性能

论文中的数据:

VOC2007 test
SSD300*77.2
SSD512*79.8

本实现的结果:

VOC2007 test
SSD300*77.8
SSD512*80.2

Github 地址

https://github.com/lufficc/SSD

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