(本文翻译自:SSD:Single Shot Detector) 摘要 我们提出仅用一个深层神经网络检测便可以在图像上检测目标的方法。我们的方法称作SSD,它把边界框的输出空间离散化成一系列的默认框(default box),这些默认框在特征图的每个位置有不同的宽高比和尺寸。在预测的时候,网络在每个默认框都为所有的类别生成了代表该类别存在的...
Single Shot指明了SSD算法属于one-stage方法 MultiBox指明了SSD是多框预测 图1 SSD YOLO Faster R-CNN对比 SSD具有如下主要特点: 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 Feature Hierarchy)的检测方式,...
目,那么类别置信度需要的卷积核数量为nk×c,nk×c,而边界框位置需要的卷积核数量为nk×4nk×4由于每个先验框都会预测一个边界框,所以SSD300一共可以预测38×38×4+19×19×6+10×10×6+5×5×6+3×3×4+1×1×4=873238×38×4+19×19×6+10×10×6+5×5×6+3×3×4+1×1×4=8732 个边界...
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...
default box类似于RPN当中的滑动窗口生成的候选框,SSD中也是对特征图中的每一个像素生成若干个框。 特点分析: priorbox:相当于faster rcnn里的anchors,预设一些box,网络根据box,通过分类和回归给出被检测到物体的类别和位置。每个window都会被分类,并回归到一个更准的位置和尺寸上 ...
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I V— Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-single-shot-detector-ssd-in-keras-part-iv-data-augmentation-59c9f230a910 Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part V— Network Structure. https://towardsdata...
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I V— Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-single-shot-detector-ssd-in-keras-part-iv-data-augmentation-59c9f230a910 Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part V— Network Structure. https://towardsdata...
为什么要学习SSD,是因为SSD和YOLO一样,都是one-stage的经典构架,我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。SSD这个目标检测网络全称为Single Shot MultiBox Detector,重点在MultBox上,这个思想很好地利用了多尺度的优势,全面提升了检测精度,之后的YOLOv2就借鉴了SSD这方面的思路才慢慢发展起来。
SSD (Single Shot Multibox Detector)算法以其直接使用卷积神经网络进行目标物体检测的特性而得名。它的一大亮点是其对不同尺度物体的处理方式，通过使用不同尺度的特征图，使得算法能同时适应大目标和小目标的检测，从而实现高准确率的mAP超过70%以上。该算法的灵活性体现在对先验框的设定上，可以根据目标...
论文地址:https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1512.02325简述SSD(Single Shot MultiBox Detector)属于one - stage套路。在保证了精度的同时,又提高了检测速度,相比当时的Yolo和Faster R-CNN是最好的目标检测算法了,可以达到实时检测的要求。对于Faster R-CNN,它是一个t