SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法,one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的,其主要思路是利用CNN提取特征后,均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,物体分类与预测框的回归同时进行,整个过程只需要一步,所以其优势是速度
SSD特点 从YOLO中继承了将detection转化为regression的思路,一次完成目标定位与分类 基于Faster RCNN中的Anchor,提出了相似的Prior box 加入基于特征金字塔(Pyramidal FeatureHierarchy)的检测方式,即在不同感受野的feature map上预测目标。 SSD结构简述 主网络结构是VGG16,将最后两个全连接层改成卷积层,并随后增加了4个...
pytorch SSD多目标检测模型 github ssd目标检测算法原理,文章目录一、SSD目标检测算法1.1采用多尺度特征图用于检测1.2采用卷积进行检测1.3设置先验框二、SSD目标检测算法实现(简易版本)2.1类别预测层2.2边界框预测层(Boundingbox)2.3连接多尺度的预测2.4高和宽减半块2.
Conv11_2 输出的 1×1×256 的特征图 随着网络的加深,特征图会越来越小,小目标的特征可能会丢失掉,所以我们用大的特征图用来检测小目标,小的特征图用来检测大目标。如下图的子图 (a) 所示,用蓝色方框标出的猫猫比较小,所以应该由较大的 8×8 特征图(这里的 8 × 8 只是为了和 4×4 形成大小对比,实际...
SSD:Single Shot MultiBox Detector 和Yolo系列一样,他们都是one-stage系列的目标检测模型,SSD算法的官方实现是用的Caffe框架,源码在↓。有人将其改造成了Pytorch实现版,所以此代码可称为SSD算法的非官方Pytorch实现。 SSD论文下载: 【2016】【SSD】1512.02325.pdf caffe实现—官方:github.com/weiliu89/caf tenso...
从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 特别说明: 本系列文章是Pytorch目标检测手册的翻译+总结 知其然知其所以然,光看论文不够,得亲自实现 第一章 相关概念概述 1.1 检测框表示 边界宽(bounding box)是包围一个物体(objective)的框,用来表示这个物体的位置、形状、大小等信息。不是最小外接矩形,仅仅是一个转动角度...
最近在看经典目标检测算法SSD的Pytorch的代码,顺便把后处理的非极大值抑制NMS改了一下,改成了基于DIoU的非极大值抑制DIoUNMS。由于NMS是基于IoU进行评价...
首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 代码语言:javascript 复制 # config.pyimportos.path # gets home dir cross platform #HOME=os.path.expanduser("~")HOME=os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/")#formaking bounding boxes prettyCOLORS=((255,0,0,128),(0,255,0,128),...
SSD 方法基于一个输出固定尺寸边界框和存在于边界框内对象实例分数集合的前馈卷积网络,(译者注:前馈卷积网络后)跟着一个非极大值抑制步骤以产出最终的检测(译者注:结果)。前期网络层基于用于高质量图像分类的标准架构(在分类层前截断),我们称之为基础网络[2]。然后我们为网络添加了具备以下关键特征的辅助结构以便产出...
SSD-Pytorch SSD目标检测算法(Single Shot MultiBox Detector)(简单,明了,易用,中文注释) (If you train the model on a single computer and mutil GPU, this program will be your best choice , easier to use and easier to understand) 模型.训练.检测等流程全部面向对象实现,简单易用. ...