常见的one stage目标检测算法有:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等 一、SSD(Single Shot MultiBox Detector)1.网络结构 SSD的优点就是它生成的 default box 是多尺度的,这是因为SSD生成default box 的 feature map 不仅仅是CNN输出的最后一层,还有利用比较浅层的feature map 生成的default box ...
不同算法的性能如图1所示,可以看到两类方法在准确度和速度上的差异。 图1 不同检测算法的性能对比 本文讲解的是SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector,名字取得不错,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。在上一篇文章中我们已经讲了Yolo算法,从图1也可以看到,SSD...
One-Stage（单阶段）方法：YOLO系列（如YOLOv1/v2/v3/v4/v5等）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）以及RetinaNet等算法都属于这一类别。它们直接在整个图像上进行采样以预测边界框，并同时进行类别概率和框位置信息的预测，从而简化了检测流程并提高了检测速度。单阶段算法以其高效性和实时性在自动驾驶、视频监控...
从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat,到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列,再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bottom-up only 到 Top-Down,从 single scale network 到 feature pyramid network,从面向 PC 端...
SSD全称Single Shot MultiBox Detector,属于One-Stage算法。 SSD借鉴了Faster R-CNN中anchor的理念,每个单元设置尺度或者长宽比不同的先验框,其核心思想是在不同特征尺度上预测不同尺度的目标。 YOLO Yolo全称Yolo Only Look Once,共有5个版本,是目前应用最多的目标检测模型。 正如它的名字一样,只看一次就能目标检...
本文讲解的是SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector,名字取得不错,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。在上一篇文章中我们已经讲了Yolo算法,从图1也可以看到,SSD算法在准确度和速度(除了SSD512)上都比Yolo要好很多。图2给出了不同算法的基本框架图,对于Faster ...
本文讲解的是SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector,名字取得不错,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。在上一篇文章中我们已经讲了Yolo算法,从图1也可以看到,SSD算法在准确度和速度(除了SSD512)上都比Yolo要好很多。图2给出了不同算法的基本框架图,对于Faster ...
例如在解决数据集数量较少的问题时,传统的目标检测技术通常都需要大量的样本,并且需要大量的时间训练,促进了少样本学习的发展,研究人员开发出零样本学习(Zero-shotLearning)、一样本学习(One-shotLearning)、少样本学习(Few-shotLearning),FANQ等将少样本学习应用于自然环境中的目标检测过程中,结合注意力机制和多关系...
SSD算法全名叫做Single Shot MultiBox Detector,从名字中可以看出single shot指明了该算法也属于one-stage方法,Multibox代表着该算法是多框预测算法。与Yolo在全连接层之后做检测不同,SSD采用了CNN来直接进行检测。同时为了克服Yolo算法难以检测小目标,定位不准的缺点,SSD算法做了两个重要的改进:1)通过提取不同尺度的...
代码链接:https://github.com/hdjang/Feature-Selective-Anchor-Free-Module-for-Single-Shot-Object-Detection FCOS 论文链接: https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Tian_FCOS_Fully_Convolutional_One-Stage_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf ...