zhiqiangcao1218 / cloud-edge-coordinated-object-detection Goto Github PK

如题

python train_big_ssd.py

用 big net 的 vgg 的输出作为 ground truth, 在 ImageNet 数据集上训练 vgg 。 该步骤为预训练，不确定需要训练到何种程度。

用 knowledge distilling 训练 small ssd 中的检测网络。

准备用于 confidence net 训练的数据集。

根据训练好的 detection net 的输出与 ground truth 比对，得到 mAP 作为指标。 如果 mAP 大于一定阈值，则认为该图片易于识别；否则，认为其难以识别。 将易于识别的图片的 GT 设为 1，难以识别设为 0

用第 4 步准备的数据集，训练 confidence net