【Github】项目名：Tencent/ObjectDetection – OneStageDet：单阶段通用目标检测器的实现
项目简介
此项目是一个名为OneStageDet(OSD)的目标检测框架，在该仓库中已经实现了yolov2和yolov3，并且未来考虑将yolo和ssd整合到一个框架中。项目提供了多种模型，如TinyYolov2、TinyYolov3、Mobilenet等，并且给出了这些模型在VOC2007测试集上的mAP以及前向传播时间等性能指标。
核心技术
项目基于python3.6和pytorch0.4.0构建。它利用了多种有效的骨干网络（backbones），如tinyyolov2、tinyyolov3、mobilenet、mobilenetv2、shufflenet(g2)、shufflenetv2(1x)、squeezenext(1.0 – SqNxt – 23v5)、lightxception、xception等，以实现目标检测功能。同时，项目中的模型可以使用ImageNet上的预训练权重进行训练，并且训练速度与darknet相当。
项目总结
Tencent/ObjectDetection – OneStageDet项目为目标检测提供了一个实用的框架，具有多种模型可供选择，并且给出了详细的安装、训练、评估以及网络速度基准测试的步骤。希望大家对这个项目积极留言讨论，分享自己的见解或者遇到的问题等。