SSD中引入了Defalut Box,实际上与Faster R-CNN的anchor box机制类似,就是预设一些目标预选框,不同的是在不同尺度feature map所有特征点上使用PriorBox层 回到顶部 Detector & classifier 这里每个位置生成4个boxes。 Detector & classifier的三个部分: PriorBox层:生成default boxes,默认候选框 Conv3 x 3:生成locali...
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...
The Single Shot Detector: SSD基于前馈卷积神经网络,产生一系列固定尺寸的bounding box,和在这些bounding box中存在目标实例的得分,并使用非极大值抑制来产生最后的检测结果。网络的前部是用于高质图像分类的标准架构,称之为基础网络,然后使用下列的一些关键特性为网络增加辅助的结构产生检测结构。 使用多尺度特征图。在...
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 proposals and pooling (including Faster R-CNN...
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。
2 The Single Shot Detector (SSD) 2.1模型 SSD基于前馈卷积网络,针对那些方框里的目标类别实例,产生一个固定大小的边界框的集合和分数,紧接着一个非最大抑制(non-maximum suppression)步骤去产生最后的检测。早期的网络是一个标准的结构,用于对高质量图片进行分类,舍弃了最后的分类层,我们叫做基网络。我们然后对网...
登录 大会员 消息 动态 收藏 历史记录 创作中心 投稿SSD(Single Shot MultiBox Detector)SSD(Single Shot MultiBox Detector)十色戒编辑于 2024年04月10日 10:16 分享至 投诉或建议评论 赞与转发1 0 1 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
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...
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The Single Shot Detector (SSD) algorithm, which is one of the object detection algorithms, is used to detect vehicles. However, its main challenge is that the computing complexity and low accuracy. In this paper, an improved vehicle detection algorithm based on SSD is proposed to improve ...