SSD-pytorch项目致力于实现SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法，并强调其在pytorch中的简单性

SSD：单发MultiBox检测器 介绍 这是我的2种模型的pytorch实现： SSD-Resnet50和SSDLite-MobilenetV2 。 这些模型基于论文描述的原始模型（SSD-VGG16）。 此实现支持混合精度训练。 SSD Resnet50的输出示例。 动机 为什么在已经有许多ssd实现的情况下存在此实现？ 我相信许多人在看到此实现时都会想到这个问题。 实际上，Pytorch中已经有许多SSD及其变体的实现。 但是，其中大多数是： 过于复杂 模块化 增加了许多改进 未评估/可视化 以上几点使学习者难以理解原始ssd的外观。 因此，我将重点放在简单性上来重新实现这个众所周知的模型。 我相信此实现适合不同级别的ML / DL用户，尤其是初学者。 与本文中描述的模型相比，有一些小的更改（例如主干），但是其他部分严格遵循本文。 数据集 数据集 班级 ＃火车图片 ＃验证图片