Single shot multi-box detector (SSMB)Faster region convolutional neural networks (F-CNN)Loss functionAspect ratioIn today's scenario, the fastest algorithm which uses a single layer of convolutional network to detect the objects from the image is single shot multi-box detector (SSD) algorithm. ...
假期作业,单发多框SSD:Single Shot MultiBox Detector论文讲解。由于紧张,视频中有部分讲述不清晰或者错误地方,请多担待。友情提示:背景噪声过大,请谨慎观看。, 视频播放量 260、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 3, 视频作者 Magiks, 作者简介
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...
然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成 3 × 3 卷积层 conv6和 1 × 1卷积层conv7,同时将池化层pool5由原来的stride=2的2 × 2变成stride=1的 3 × 3(猜想是不想reduce特征图大小),为了配合这种变化,采用了一种Atrous Algorithm,其实就是conv6采用扩展卷积或带孔卷积(Dilation ...
SSD: Single Shot MultiBox Detector 一、简介 目标检测主流算法包括两个方面:(1)two-stage算法:如RCNN等系列算法,先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage算法:如Yolo和SSD,其主要思路是...
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...
目标检测SSD: Single Shot MultiBox Detector 一、前言 1.1 什么是目标检测 目标检测问题可以分为以下两个问题: 分类:所有类别的概率 定位: 4个值(中心位置x,y,宽w,高h) 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先...
DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector 本文的主要贡献是将附加上下文引入到最先进的一般目标检测中。为了实现这一点,我们首先结合了一个最先进的分类器和一个快速检测框架。然后,我们使用反褶积层来增加SSD+Residual-101,以在目标检测中引入额外的大规模上下文,并提高准确性,特别是对于小目标,我们将生成的系统...
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-ssd-in-keras-part-i-network-structure-da3323f11cff Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part II — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing...
本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。 与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS)。