EfficientDet目标检测开源实现

EzekielEdwiin 发布于1月前
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EfficientDet为谷歌大脑新提出的目标检测算法(EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection) EfficientDet:COCO 51.0 mAP!谷歌大脑提出目标检测新标杆

EfficientDet 目标检测开源实现

其提出了涵盖 从轻量级到高精度 的多个模型,是最近最值得参考的目标检测算法。

EfficientDet 目标检测开源实现

谷歌论文中称代码将开源,但到目前为止官方还未开源相关代码实现和预训练模型。

不过因为该算法结果太吸引人了,Github上已经出现多份非官方实现,值得大家参考。

1.

https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch

500 Star ! 使用PyTorch框架。

作者提供了PASCAL VOC 2007 数据集上的预训练模型,COCO 和 VOC 上的训练方法、Demo。

EfficientDet 目标检测开源实现

2.

https://github.com/xuannianz/EfficientDet

320 Star ! 使用Keras与TensorFlow。

VOC 上测试结果:

EfficientDet 目标检测开源实现

提供了VOC和COCO数据上的训练、评估、测试推断的方法和VOC数据集上预训练模型。

EfficientDet 目标检测开源实现

3.

https://github.com/signatrix/efficientdet

139 Star ! 使用PyTorch框架。

EfficientDet 目标检测开源实现

提供了训练、评估、测试接口,COCO数据集上的预训练模型。

EfficientDet 目标检测开源实现

EfficientDet 目标检测开源实现

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