不同于Faster R-CNN,这个anchor是在多个feature map上,这样可以利用多层的特征并且自然的达到多尺度(不同层的feature map 3*3滑窗感受野不同)。 小结:SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster R-CNN中的anchor机制,使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归,既保持了YOLO速度快的特性,也保证了窗口预测的跟Faster R-CN...
SSD相比YOLO有以下突出的特点: 多尺度的feature map:基于VGG的不同卷积段,输出feature map到回归器中。这一点试图提升小物体的检测精度。 更多的anchor box,每个网格点生成不同大小和长宽比例的box,并将类别预测概率基于box预测(YOLO是在网格上),得到的输出值个数为(C+4)×k×m×n,其中C为类别数,k为box个数...
另外,Yolo的泛化能力强,在做迁移时,模型鲁棒性高。 YOLO的缺点,首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框,而且属于一个类别。对于小物体,Yolo的表现会不如人意。Yolo对于在物体的宽高比方面泛化率低,就是无法定位不寻常比例的物体。Yolo的定位不准确也是很大的问题。 2.2 SSD算法 SSD全称 :Single Shot MultiBox Detec...
②YOLO将图片均分分成S*S个锚框 ③每个锚框预测B个边缘框 补充: ①yolo 也是一个 single-stage 的算法,只有一个单神经网络来做预测 ②yolo 也需要锚框,这点和 SSD 相同,但是 SSD 是对每个像素点生成多个锚框,所以在绝大部分情况下两个相邻像素的所生成的锚框的重叠率是相当高的,这样就会导致很大的重复计...
2. SSD(Single Shot Detection) 3.YOLO系列 这一节主要介绍了比较经典的物体检测算法,大体上做了一个了解,但是对于每个算法的详细过程还有待后续的继续学习。 1. R-CNN系列(Region-based CNN) 区域卷积神经网络(region-based CNN,R-CNN)[Girshick et al., 2014]是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。
从R-CNN到YOLO与SSD,目标检测算法在速度、精度和实用性上不断取得突破。每种算法都有其独特的优势和适用场景,如R-CNN的高精度、Fast R-CNN的速度提升、Faster R-CNN的端到端训练、YOLO和SSD的实时检测能力。在实际应用中,我们可以根据具体需求选择合适的算法,或结合多种算法的优势进行进一步优化和创新。 实践建议...
SSD全称Single Shot Multibox Detector,是一种单阶段目标检测器。其优点是原始的YOLO和Faster R-CNN在推理速度和精度之间取得了更好的平衡。SSD模型是由Wei Liu等人在使用卷积神经网络(CNN)进行目标检测的研究中,提出的一种改进思路。 SSD用于图像分类、物体检测和语义分割等各种深度学习任务。相对于其他目标检测算法,...
本文将简要介绍目标检测的基本原理,以及R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等主流目标检测算法的原理和优缺点。 一、目标检测的基本原理 目标检测的基本原理可以分为两个阶段:区域选择和特征提取与分类。在区域选择阶段,算法会在输入图像中选择一些候选区域,这些区域可能包含目标物体。在特征提取与分类阶段,...
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。
2、 SSD YOLO 算法中的 7x7 网络结构让目标的定位不是很准确,让检测的精确度不是很高,SSD (Single Shot MultiBox Detector)算法结构模型就是将 YOLO 的回归方法和 Faster R-CNN 的 anchor box思想结合起来,并对整个图片的不同位置的不同尺度的区域特征进行回归操作,这样既可以保持 YOLO回归方法的快速检测的优势...