SSD

Cài đặt

SSD không cần extra tùy chọn. Mọi thành phần mà mô hình import đều có trong bản cài đặt cơ sở.

pip install libreyolo

Dự đoán

Trọng số được tải về từ Hugging Face trong lần sử dụng đầu tiên và được lưu vào bộ nhớ đệm cục bộ.

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreSSD300.pt")result = model(SAMPLE_IMAGE, save=True) for box in result.boxes:    print(box.cls, box.conf, box.xyxy)

libreyolo predict model=LibreSSD300.pt source=https://raw.githubusercontent.com/LibreYOLO/libreyolo/release/libreyolo/assets/parkour.jpg save=True

Đối tượng Results trả về cũng là đối tượng mà mọi họ mô hình đều trả về, vì vậy việc chuyển sang detector khác chỉ cần thay đổi một dòng. SSD giải mã lưới default-box với điểm theo lớp đối tượng rồi chạy non-maximum suppression, vì vậy conf, iou và max_det đều có tác dụng thực sự ở đây, khác với detector dựa trên query trong thư viện. Xem dự đoán để biết về nguồn, xử lý luồng và kết quả.

Biến thể

SSD cung cấp một checkpoint: mạng SSD300 dựa trên VGG16 ở canvas nguyên bản cố định. Họ mô hình này không có lựa chọn kích thước hoặc scale; dự đoán, xác thực và xuất đều dùng graph duy nhất đó.

Tệp trọng số là LibreSSD300.pt, tiền tố họ mô hình theo sau bởi key kích thước duy nhất "300". Lớp phía sau là LibreSSD, vì vậy cách khởi tạo trực tiếp là LibreSSD(size="300") thay vì lớp được đặt tên theo tệp.

Xác thực

val() trả về dictionary gồm các key metrics/ cho precision, recall, mAP 50 và mAP 50-95, được đo trên mọi dataset có định dạng giống định dạng bạn đã dùng để huấn luyện.

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreSSD300.pt")metrics = model.val(data="my-dataset.yaml") print(metrics["metrics/mAP50-95"])print(metrics["metrics/mAP50"])

libreyolo val model=LibreSSD300.pt data=my-dataset.yaml

Xuất

SSD chỉ xuất sang ONNX; mọi định dạng khác hiện bị chặn cho họ mô hình này. Thao tác xuất luôn dùng canvas nguyên bản của checkpoint, còn graph cung cấp packed head thô của SSD thay vì đầu ra non-maximum-suppression hợp nhất, vì vậy nms=True không được chấp nhận khi xuất. Các backend riêng của LibreYOLO chạy bước giải mã và loại bỏ sau khi tải lại graph.

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreSSD300.pt") # Chủ ý bỏ imgsz ở đây: SSD300 trace trên canvas nguyên bản của checkpoint,# mọi giá trị khác phát sinh lỗi trước khi bắt đầu xuất.model.export(format="onnx")

libreyolo export model=LibreSSD300.pt format=onnx

from libreyolo import LibreYOLO # Factory định tuyến dựa trên hậu tố tệp, vì vậy artifact đã xuất tải# như mọi checkpoint và trả về cùng đối tượng Results.model = LibreYOLO("LibreSSD300.onnx")result = model(SAMPLE_IMAGE) print(result.boxes.xyxy)

Checkpoint

Mọi tệp trọng số đã phát hành cho họ mô hình này.

Giấy phép

Trích dẫn

@inproceedings{liu2016ssd,
  title = {{SSD}: Single Shot MultiBox Detector},
  author = {Liu, Wei and Anguelov, Dragomir and Erhan, Dumitru and Szegedy, Christian and Reed, Scott and Fu, Cheng-Yang and Berg, Alexander C.},
  booktitle = {ECCV},
  year = {2016}
}