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边界框的偏移输出值是相对于默认的位置的,它使用一个中间全连接层,而不是一个卷积滤波器。 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...
今天po的Consistent Optimization,主要是针对Single-Shot类目标检测算法进行的优化,比如对RetinaNet优化后的ConRetinaNet,其mAP足足提高了接近 1个point 简介 Consistent Optimization for Single-Shot Object Detection arXiv:https://arxiv.org/abs/1901.06563 github: 近期会开源 作者团队:清华、宾夕法尼亚大学和字节跳动...
AAAI 2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det 摘要 特征金字塔广泛用于单阶段检测器,如DSSD,RetinaNet,RefineDet和双阶段检测器中,如Mask R-CNN,DeTNet,以解决多尺度目标检测问题。但是一般的金字塔结构是为图像分类任务而设计的,或者说,目标检测和图像识别任务是存在冲突的,浅层特征往往对于目标检测任务是重要的...
检测loss很常规,分割loss如下图,就是简单的负对数,相比之下Pseudo Mask Augmented Object Detection的工作确实很足。 然后加个系数α进行权衡: 3. Experiments Result 实验结果很意外!和PAD同是VOC2007test,相同的traindataset相比,Faster RCNN在R-101都是76.4说明数据具有可比性。但是,这里能达到81.7,而后者只有...
此外,我们将BeyondSkip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection(https://arxiv.org/abs/1612.06851)一文中的TDM模块应用于SSD之上,并将DSSD效果与SSD+TDM效果进行了对比。MXNet版本的DSSD和SSD+TDM代码:https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd。
(1)本文设计了基于scratch训练的single-shot目标检测网络-ScratchDet,该网络结合了BN操作有利于网络的收敛,此方法适用于任意类型的网络结构。 (2)引入了新的backbone Root-ResNet,提高了小目标的检测效果。 (3)ScratchDet的检测表现效果较为强劲。 ScratchDet ...
引用: Liu, Wei, et al. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." arXiv preprint arXiv:1512.02325 (2015). 引用次数: 23(Google Scholar,by 2016/11/28). 项目地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 主流的目标检测算法一般首先是一个region proposal的过程,即提出候选区域!SSD把这个过程取消...
For object detection, the two-stage approach (e.g., Faster R-CNN) has been achieving the highest accuracy, whereas the one-stage approach (e.g., SSD) has the advantage of high efficiency. To inherit the merits of both while overcoming their disadvantages, in this paper, we propose a no...