图像视频中的目标检测

本工程主要目的是集成深度学习中常用的目标检测模型，并利用目标检测模型进行图像和视频中的检测！

开发环境

OS: Ubuntu 16.04
Python: Python 3.6.0
Tensorflow: 1.4.1 version
Opencv: 3.2.0 version for python

实现模型介绍

• SSD+VGG
• SSD+Res
• SSD+Inception
• SSD+SqueezeNet
• SSD+Deconvolution
• YOLO

TODOLISTS

• 整理文件目录结构，按照设计模式进行
• 增加数据预处理的PipeLine
  • 图像插值
  • 图像镜像操作(左右，上下)
  • 添加随机噪声(各种模糊操作)
  • 对比度拉伸
  • 饱和度变化
  • 图像锐化
• 提高模型训练速度
  • RawData ---> TFRecords
  • Single Process ---> Multi Processes
• 检测过程的可视化
• 编写检测网络结构模型文件
• 对数据集的处理结构的统一接口
• 编写对模块的测试文件

实验结果

• YOLOv1模型在Pascal VOC数据集上的表现

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