SSD结合YOLO的回归思想以及Faster R-CNN的anchor机制做到了这点。 上图是SSD的一个框架图,首先SSD获取目标位置和类别的方法跟YOLO一样,都是使用回归,但是YOLO预测某个位置使用的是全图的特征,SSD预测某个位置使用的是这个位置周围的特征(感觉更合理一些)。 那么如何建立某个位置和其特征的对应关系呢?可能你已经想到...
Faster R-CNN和SSD Faster R-CNN的RPN和SSD在处理边界框的中心点时采用的是相同的思路,并且它们都有Anchor,其实是SSD借鉴了RPN,最后一层特征图上的点决定了预设的中心点,RPN和SSD要预测的是Ground Truth对中心点的offset,并除Anchor的宽高后的结果,假设预设框为{dcx,dcy,dw,dh}\left {d^{cx},d^{cy},d...
而Faster R-CNN则进一步引入了RPN(Region Proposal Network)网络,用于生成候选区域,从而进一步提高了检测速度。 三、YOLO和SSD算法 与R-CNN系列算法不同,YOLO和SSD算法采用了不同的思路进行目标检测。它们将目标检测视为一个回归问题,直接预测目标物体的位置和类别,从而实现了端到端的训练。这种方法的优点是速度快,可...
SSD比那些需要搜索物体候选框的算法简单,因为它完全去除了proposal生成和随后的特征再筛选的过程,把所有的计算封装在一个网络里面。这使得SSD训练起来很容易,可以直接加入到检测系统里面。在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验也证明,SSD在保证准确性的同时,速度更快。SSD只需一个完整的框架来训练和测试。在NVIDIA...
相比YOLO,SSD采用CNN来直接进行检测,而不是像Yolo那样在全连接层之后做检测。它跟Faster R-CNN主要有两点不一样,1,对于锚框,不再首先判断它是不是含有感兴趣物体,再将正类锚框放入真正物体分类。SSD里我们直接使用一个C+1类分类器来判断它对应的是哪类物体,还是只是背景。我们不再有额外的回归器对边框再...
YOLO对于目标物体的定位并不精确,所以为了解决精确问题,SSD利用类似Faster R-CNN推荐区域得分机制实现精确定位,与Faster R-CNN的推荐候选框得分机制不同,SSD在多个特征图上进行处理,SSD利用得分机制直接进行分类和区域框回归,在保证速度的同时,SSD检验结果的精度与Faster R-CNN相差不多,从而能够满足实时检测与高精度的...
这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的,对于每个细节需要反复理解。faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层,在voc2012数据集上可以达到83.8%的准确率,超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢,每秒只能处理5帧,达不到实时性要求。
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型，其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被 YOLO 识别为猫 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现...
YOLO 的优势在于检测速度快、背景误检率比 R-CNN 等要低、支持对非自然图像的检测;但是存在的缺点有:物体定位误差大、落入同一格子的两个物体只能检测得其一。SSD：由于 YOLO 网络的 S×S 网格的粗糙划分导致了回归的目标位置误差较大,SSD 借鉴了区域提名的思想作出改进,使用与 Faster R-CNN 类似的 RPN 网络,...
在本系列教程中,我们将深入探索六大目标检测算法,涵盖YOLO、SSD、Faster R-CNN、Fast R-CNN、Mask R-CNN、R-CNN。通过理论讲解与实例演示相结合,您将掌握这些算法的基本原理、应用场景和实现技巧科技 计算机技术 SSD 人工智能 CV 目标检测 YOLO 机器学习 计算机视觉 深度学习 物体检测 RCNN...