【源码】基于Keras框架的SSD目标检测模型

项目简介

本项目基于Keras框架实现了SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测模型。SSD是热门的单阶段目标检测算法，可高效、准确地检测图像中的目标。项目具备SSD模型的定义、训练、评估以及目标检测等功能。

项目的主要特性和功能

1. 模型定义：运用Keras框架实现SSD模型，包含主干网络（如mobilenet）和多个不同尺度的检测层。
2. 训练与评估：提供训练脚本，支持从VOC数据集的XML标注文件提取标注信息并生成训练用文本文件；还提供评估脚本，可计算mAP（平均精度）等指标。
3. 目标检测：提供使用预训练模型的目标检测脚本，支持从摄像头或视频文件实时检测目标并显示结果。
4. 数据预处理：提供数据增强工具，如随机缩放、裁剪、翻转等，增加训练数据的多样性。
5. 可视化：目标检测时，支持在图像上绘制检测框和类别标签，方便直观查看检测结果。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python环境。
• 安装必要的库：tensorflow-gpu==1.13.1 和 keras==2.1.5。

下载数据

• 从百度云下载预训练权重文件 essay_mobilenet_ssd_weights.h5，放入 model_data 目录。
• 下载VOC数据集的XML标注文件，放入 VOCdevkit/VOC2007/Annotations 目录。
• 将图片文件放入 VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages 目录。

数据预处理

• 运行 voc2ssd.py 生成对应的txt文件。
• 运行 voc_annotation.py，并按需修改 classes 列表。

训练模型

• 在 model_data 目录下新建 new_classes.txt 文件，输入需要分类的类别。
• 修改 train.py 中的 NUM_CLASSSES 为所需分类的个数+1。
• 运行 train.py 开始训练。

目标检测

• 使用预训练权重：运行 predict.py，输入图像路径进行检测。
• 使用摄像头检测：运行 video.py 进行实时检测。

评估模型

运行 get_gt_txt.py、get_dr_txt.py 和 get_map.py 计算mAP指标。

通过以上步骤，即可成功训练和使用本项目中的SSD目标检测模型。

下载地址

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