计算机视觉 模块2:目标检测 目标检测实战1.docxVIP

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企业项目实战 PAGE 1 目标检测实战1 1.实验准备 1.1 实验概述 本实验主要掌握利用PyTorch深度学习框架,掌握SSD算法的流程和网络搭建方式,完成SSD模型的测试并分析结果。 2.1 实验建议 了解Python、PyTorch的基本用法以及SSD算法。 3.1 实验目的 掌握SSD算法 实验的环境:Anaconda 2.实验步骤 2.1 读取项目 2.1.1 解压完整代码块 将案例代码03目标检测实战1.rar 压缩包解压,得到SSD文件夹、requirement.txt、ssd.pdf,其中SS文件夹内包含了SSD算法所有的代码requirement为算法所需的依赖库。所有文件如图1所示。 图1 文件列表 用PyCharm打开文件夹 Open file:SSD文件夹 2.2.2 安装依赖 打开依赖列表requirement.txt,如图2所示。 图2 依赖列表 打开命令行,执行安装命令。如图3所示。 source activate pytorch_cpu pip install opencv-python pip install yacs pip install vizer 图3 安装依赖 2.2 查看数据 进入SSD文件夹中的demo文件夹,里面存放5张待测图片,我们将利用SSD模型对这五张图片进行物体检测,数据如图4所示。 图4 待测数据 3.SSD模型运行 3.1 设置解释器 进入命令行,找到python的路径 source activate pytorch_cpu which python 路径如图5所示 图5 python路径 按照显示路径,进入pycharm中设置解释器,如图6所示 图5 更改python路径 3.2 运行demo 运行demo.py对图片进行检测。 run demo.py 测试效果如图6所示 图6 测试结果展示 3.3 结果示例 检测结果示例如图7所示. 图7 图片检测结果展示

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