DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector论文阅读笔记2017 Abstract 本文的主要贡献是提出了一种方法,将额外的context引入到SOTA通用的目标检测中。==实验中,我们首先将一种SOTA分类器(ResNet-101)和快速检测框架SSD进行组合。然后我们增加了反卷积层来引入额外的大尺度context,提升了准确率,尤其是对小目标,因此我们...
这篇paper入选ECCV 2016 Oral,是目标检测领域代表性算法,第一作者Wei Liu博士毕业后现为自动驾驶公司Nuro的Lead Machine Learning Researcher。 本文的写作参考了arXiv上最新的版本,提交时间为Thu, 29 Dec 2016…
效果较好的网络依赖于迁移学习,可以获得更高的准确率,同时,拟合的会更快,而DSSD没有预训练模型,因此,无法利用迁移学习的优势,另一方面是反卷积十分吃计算资源,特别是将以前层的信息添加到反卷积的过程中。 Deconvolution Module:为了将前层网络的信息与反卷积层进行融合,本文提出了反卷积模型,如下图,该模型嵌入在整...
Single Shot Text Detector with Regional Attention. Contribute to BestSonny/SSTD development by creating an account on GitHub.
Single Shot Multibox Detector on Caltech pedestrian dataset caffedeep-learningssdcaltech-pedestrian-datasetpedestrian-detectionsingle-shot-multibox-detectorsingle-shot-detection UpdatedMay 28, 2017 C++ Object detection and classification tensorflowobject-detectionmobilenetsynthetic-datasingle-shot-detectioncut-past...
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...
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。
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...
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...
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...