/Two-StageSSD模型结构 我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作,称为Two-Stage类算法。今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(SingleShotMultiBox...Conv10和Conv11映射到原图的候选框偏大,则可以用来检测大物体。这样实现的检测不同尺度物体的目的。接下来,我们实例看一下SSD的预测过程,如下图:...
上图是两个single shot detection模型的比较:SSD和YOLO.我们的SSD模型在基网络的末端增加了一些特征层,用来预测默认不同比例方框的偏移(offsets),纵横比和与之相关的置信度(confidences)。SSD的输入是300*300,在VOC2007测试集上,其性能超过了448*448输入大小的YOLO。输入变小也提高了网络的速度。 1. 默认方框和纵...
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics 整合一下能够查到的资料,然后结合自己的理解,算是对这篇文章的一个小小的总结吧。这是CVPR2018的一篇关于小目标检测的文章,出发点是作者认为小目标的检测信息随着层数的增加而不断地丢失了,所以想利用语义分割强化浅层的特征信息(这里强化可能用得不准确,但是我...
DSSD文中在特征融合时将上采样替换成了反卷积。我们为了对比反卷积是否对算法起到了正向作用,采用了另外两种top-down结构中所用到的上采样方法,即FPN: Feature Pyramid Networks for Object Detection和Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection采用的都是最临近插值法。 我们将Beyond Skip Co...
除了DSSD外,另外两篇文章FPN: Feature Pyramid Networks for Object Detection(以下简称FPN)和Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection(以下简称TDM),也利用了Top Down融合的思想。下图给出了Google TDM、DSSD和FPN的Top Down网络结构,在特征图信道融合的步骤中,他们用了不同的方法:Google ...
Single-Shot Refinement Neural Network与其他物体检测方法有何不同? 1、摘要 对于目标检测,两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高,而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点,本文提出了一种新的单阶段检测器,称为RefineDet,它比两阶段方法具有更好的精度,并保持了与单阶段方...
Learning Rich Features at High-Speed for Single-Shot Object Detection, ICCV, 2019 pytorchpyramidobject-detectionsingle-shot-detection UpdatedDec 10, 2019 Python lars76/chinese-subtitle-ocr Star110 Code Issues Pull requests Optical character recognition for Chinese subtitles using SSD and CNN ...
Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD)。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。 1
Predictionson a grid Non-maximum suppressionYOLO:YouOnlyLookOnceSSD:SingleShotDetection... describingthesame person.YOLO:YouOnlyLookOnceTheYOLOmodel was first published (by Joseph Redmon et 智能推荐 ssd : Single Shot MultiBox Detector 作者:18届 cyl 日期:2021-08-08 论文:《Single Shot MultiBox Det...
不同特征尺度的不一致是基于特征金字塔的single-shot检测器的主要限制。 01 前言 金字塔特征表示是解决目标检测中尺度变化挑战的常见做法。然而,不同特征尺度的不一致是基于特征金字塔的single-shot检测器的主要限制。在这项工作中,研究者提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合 (ASFF)。