与多层特征图: 与Faster RCNN类似, SSD利用了固定大小与宽高的PriorBox作为区域生成, 但与Faster RCNN不同的是, SSD不是只在一个特征图上设定预选框, 而是在6个不同尺度上都设立预选框, 并且在浅层特征图上设立较小的PriorBox来负责检测小物体, 在深层特征图上设立较大的PriorBox来负责检测大物体。 正、 ...
单阶段模型:单阶段检测模型联合区域提案和分类预测,输入整张图像到卷积神经网络中提取特征,最后直接输出目标类别和边框位置信息。这类代表性的方法有:YOLO、SSD和CenterNet等。 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 目标检测数据集 目前主流的通用目标检测数据集有PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO、Open Images和Objects3...
(3)SSD 算法设置可以改变长宽比大小的默认窗口就是为了更好的完成默认窗口和标注数据的匹配工作。SSD 算...
Faster R-CNN:这是一种基于区域提议网络(RPN)的目标检测算法,通过共享卷积层计算特征图,实现了快速的目标检测。 R-FCN:R-FCN是Faster R-CNN的改进版,通过引入位置敏感得分图(position-sensitive score maps)来提高检测精度。 SSD:SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种单阶段目标检测算法,通过预测固定数量的默...
同时它也足够快,这点不用担心。当320×320时,YOLOv3运行只用22 ms,有28.2 mAP。准确率相当于SSD,当是比它快3倍。当我们看旧的0.5 IOU的mAP检测指标时,YOLOv3的表现相当好。它取得了57.9 AP50,用了51 ms,在Titan X上。与57.5 AP50,用了198 ms的RetinaNet相比,性能相同,但快了3.8倍。
《目标检测SSD相对于YOLO与faster-RCNN做了哪些改进?效果如何呢? - 知乎》 http://t.cn/RMwXswR
R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记转自:https://ask.julyedu.com/question/7490R-FCNpaper:https://arx...
本质上,SSD,Faster R-CNN,RetinaNet这些目标检测算法本质上均是基于特征矩阵的的每一个特征点,然后根据不同的面积大小与尺度去产生几个anchor,如果使用了FPN结构,则对每一层的预测特征图上的特征点均预测k个anchor,然后再通过正负样本的筛选与非极大值抑制处理,挑选出最后的预测边界框。
Faster R-CNN Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。 Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于foreground或者background,再利用bounding box...
也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。