【源码】基于Python和Keras的SSD目标检测系统

项目简介

本项目借助Python和Keras实现了SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测系统。SSD是高效的目标检测算法，能在单个网络里同时预测多个候选框并进行分类和偏移量预测，以达成实时目标检测。项目利用Keras框架，提供从模型构建、数据生成、训练到评估的完整流程，可用于各类目标检测任务。

项目的主要特性和功能

1. SSD模型构建：可构建基于ResNet的SSD模型，支持自定义模型结构，适配不同目标检测场景。
2. 多线程数据生成器：有高效的多线程数据生成器，训练时能快速加载和处理批量数据，保障GPU高效利用。
3. 训练与评估：提供完整的训练和评估接口，支持计算平均交并比（IoU）、精度和召回率等指标，便于评估模型性能。
4. 非极大值抑制（NMS）：实现NMS算法，用于过滤重叠候选框，保证检测结果准确。
5. 对象检测：支持用训练好的模型对输入图像进行对象检测，显示检测到的对象边界框和类别名称。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装了Python和Keras，以及必要的依赖库，如TensorFlow和matplotlib。
2. 数据准备：准备包含图像和对应标签的CSV文件，保证数据格式符合项目要求。
3. 模型构建：使用model.py中的build_ssd函数构建SSD模型，按需调整模型参数。
4. 训练模型：使用ssd.py中的train方法训练模型，设置训练参数，如epoch数、批量大小等。
5. 评估模型：使用ssd.py中的evaluate_test方法评估模型性能，查看模型的IoU、精度和召回率等指标。
6. 对象检测：使用ssd.py中的detect_objects方法对输入图像进行对象检测，并可视化检测结果。

下载地址

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