个边界框(其中conv4_3, conv10_2, conv11_2的feature map上的每个位置预测4个default box;conv7, conv8_2, conv9_2预测6个)。 训练时,首先要匹配这些default boxes和ground truth boxes。 举例来说,上图b中的两个蓝色default box(即default box在原图上的投影)都match了ground truth中的猫,上图c中的红...
以上操作仅仅是针对一个Feature Map进行的探测预测,SSD实际是对6个Feature Map进行探测预测,以便于对不同规模尺寸的物体都能检测到;如下图所示,在8 X 8的Feature Map中只能检测到尺寸较小的猫(有两个矩形框可以检测到),不能检测到尺寸较大的狗,而在4 X 4的Feature Map中只能探测到尺寸较大的狗,而不能探测...
1. 我们提出了SSD,一个多分类单杆检测器(single-shot detector),比现在的单杆检测器(YOLO)更快,和那些较慢技术精度一样,并且超过了区域提议(region proposals)和池化(pooling)的方法,包括faster R-CNN. 2. SSD的核心部分是预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的框偏移,这些是通过使用卷积滤波器到特征图上...
We summarize our contributions as follows: * We introduce SSD, a single-shot detector for multiple categories that is faster than the previous state-of-the-art for single shot detectors (YOLO), and significantly more accurate, in fact as accurate as slower techniques that perform explicit region...
SSD: Single Shot MultiBox DetectorAbstractWe present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of bounding boxes into a set of default boxes over different aspect ratios and scales per feature map location....
Single Shot: 单阶段的意思。 MultiBox Detector:意思应该是 多目标检测的意思。 回到顶部 5 Conclusions 本文提出了 SSD,一种面向 多类别的快速 single-shot 目标检测器。我们模型的一个关键特征是 使用连接到网络顶部多个特征图的多尺度卷积 bounding box 输出。这种表示方式使我们能够有效地对可能的 box 形状空间...
Single Shot MultiBox Detector论文翻译【修改】,这几天读了SSD论文的原理部分,看了别人的翻译,发现很多应该都是google直接翻译过来的,有些地方读的不是很通顺,自己就在自己的理解和搜索的基础上对我看的那篇翻译做了一些修改。【原文地址:http://noahsnail.com/2017/
We present a novel single-shot text detector that directly outputs word-level bounding boxes in a natural image. We propose an attention mechanism which roughly identifies text regions via an automatically learned attentional map. This substantially suppresses background interference in the convolutional ...
SSD: Single Shot MultiBox Detector 摘要 我们提出了一种使用单个深度神经网络来检测图像中的目标的方法。我们的方法命名为SSD,将边界框的输出空间离散化为不同长宽比的一组默认框该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸。在预测时,网络会在每个默认框中为每个出现的目标类别生成分数,并对框进行调整以更好...
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...