对马路上摩托车进行检测。
(1)训练caffe和tensorflow的,vgg-ssd,mobilenet-ssd目标检测模型,识别视频流中摩托车。
(2)开发任务:采用OpenCV库,进行封装编库。完成c++开发出win,linux库,测试,优化,支持后端开发。
(3)系统模型优化:(a)更改输入图片为260x260大小,6层输出改成5层输出;(b)采用yolo的思想,对训练数据进行kmeans聚类分析,修改anchor_size大小,修改ration_aspect;(c)所有卷积层后添加BN;(d)Flip,Clip设为false,true的组合;(e)caffe源码加入focal_loss的代码,重新编译,将SoftmaxWithLoss改成MultiBoxFocalLoss;(f)增加卷积网络,加深网络;