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...
ssd = SingleShotDetector(data, grids=[4], zooms=[1.0], ratios=[[1.0,1.0]]) The grids parameter specifies the size of the grid cell, in this case 4x4. Additionally, we are specifying a zoom level of 1.0 and aspect ratio of 1.0:1.0. What this essentially means is that the network wi...
轻量级目标检测SSD(single shot multibox detector )算法简介 SSD 算法的名字非常的直观,指出了 SSD 算法是多框预测的一步目标检测算法。SSD 算法在目标检测过程中直接使用卷积神经网络来进行目标物体的检测工作。SSD 算法的特点在于:(1)SSD 算法在检测不同大小的物体时使用的是不同尺度的特征图,物体的大小和检测时...
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...
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...
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...
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...
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在这篇文章中,我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。 该算法属于一次性分类器系列,因此它的速度很快,非常适合嵌入到实时应用程序中。 SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标,并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章,然后我们将深入研究数据增强、锚...
计算机视觉-SSD(Single Shot MultiBox Detector) 阅读目录 简介 结构 流程 Detector & classifier PriorBox层-default boxes localization与confidence 训练与测试流程 train流程 test流程 首先我们来看看Faster RCNN存在的问题: 对小目标检测效果比较差: 个人感觉是因为它对整个的图像进行feature map,我们是对他卷积后的...