From e0735715c414309bb29d5c9ca071531020673915 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yangyaming Date: Fri, 11 Aug 2017 13:17:28 +0800 Subject: [PATCH] Add download url. --- ssd/README.md | 2 +- ssd/image_util.py | 14 -------------- ssd/index.html | 2 +- 3 files changed, 2 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/ssd/README.md b/ssd/README.md index 02884b0ab3..9467c4385b 100644 --- a/ssd/README.md +++ b/ssd/README.md @@ -71,7 +71,7 @@ VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000009.jpg VOCdevkit/VOC2007/Annotations/000009.xml 文件共两个字段，第一个字段为图像文件的相对路径，第二个字段为对应标注文件的相对路径。 ### 预训练模型准备 -下载预训练的VGG-16模型，我们提供了一个转换好的模型，具体下载地址为：，下载好模型后，放置路径为```vgg/vgg_model.tar.gz```。 +下载预训练的VGG-16模型，我们提供了一个转换好的模型，具体下载地址为：http://paddlepaddle.bj.bcebos.com/model_zoo/detection/ssd_model/vgg_model.tar.gz ，下载好模型后，放置路径为```vgg/vgg_model.tar.gz```。 ### 模型训练 直接执行```python train.py```即可进行训练。需要注意本示例仅支持CUDA GPU环境，无法在CPU上训练，主要因为使用CPU训练速度很慢，实践中一般使用GPU来处理图像任务，这里实现采用硬编码方式使用cuDNN，不提供CPU版本。```train.py```的一些关键执行逻辑： diff --git a/ssd/image_util.py b/ssd/image_util.py index 668d3f8382..ba8744eda0 100644 --- a/ssd/image_util.py +++ b/ssd/image_util.py @@ -1,17 +1,3 @@ -# Copyright (c) 2016 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - from PIL import Image import numpy as np import random diff --git a/ssd/index.html b/ssd/index.html index 7053eeb477..c31c21889c 100644 --- a/ssd/index.html +++ b/ssd/index.html @@ -113,7 +113,7 @@ 文件共两个字段，第一个字段为图像文件的相对路径，第二个字段为对应标注文件的相对路径。 ### 预训练模型准备 -下载预训练的VGG-16模型，我们提供了一个转换好的模型，具体下载地址为：，下载好模型后，放置路径为```vgg/vgg_model.tar.gz```。 +下载预训练的VGG-16模型，我们提供了一个转换好的模型，具体下载地址为：http://paddlepaddle.bj.bcebos.com/model_zoo/detection/ssd_model/vgg_model.tar.gz ，下载好模型后，放置路径为```vgg/vgg_model.tar.gz```。 ### 模型训练 直接执行```python train.py```即可进行训练。需要注意本示例仅支持CUDA GPU环境，无法在CPU上训练，主要因为使用CPU训练速度很慢，实践中一般使用GPU来处理图像任务，这里实现采用硬编码方式使用cuDNN，不提供CPU版本。```train.py```的一些关键执行逻辑：