SSD,单次多框检测器Single Shot Multibox Detector,超越YOLO和Fast-RCNN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
● Single-shot家族不做候选区域选择,直接对所有可能的区域预测类别和边界. 1.3 SDD的优点 比Faster R-CNN更快,比YOLO更准确。 根据预定义的anchor,使用卷积层的输出,预测anchor对应区域包含的物体类别,边界位置和大小。 使用不同的卷积层的输出预测不同尺寸的物体,为不同的长宽比的物体单独做预测 端到端的训练,...
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...
该方法出自2016年的一篇ECCV的oral paper,SSD: Single Shot MultiBoxDetector,算是一个革命性的方法了,非常值得学习和研究。 论文解析: SSD的特殊之处主要体现在以下3点: (1)多尺度的特征图检测(Multi-scale),如SSD同时使用了上图所示的8*8的特征图和4*4特征图。 (2)相比于YOLO,作者使用的是卷积层来代替了...
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。
主要的目标检测方法,包括SPPnet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN和YOLO,在不同层上,使用卷积层的最高层来进行目标检测。虽然功能强大,但是对于单层来说,为所有可能的目标规模和形状建模是一个很大的负担。有各种各样的方法来提高检测精度,利用多层在一个卷积网络。第一组方法结合了不同层次的卷积神经网络的特...
(本文翻译自:SSD:Single Shot Detector) 摘要 我们提出仅用一个深层神经网络检测便可以在图像上检测目标的方法。我们的方法称作SSD,它把边界框的输出空间离散化成一系列的默认框(default box),这些默认框在特征图的每个位置有不同的宽高比和尺寸。在预测的时候,网络在每个默认框都为所有的类别生成了代表该类别存在的...
然而,如果Fast R-CNN只在VOC2012训练平台上进行训练,两者之间的差距会更小。与YOLO相比,SSD 299×299已经具有相当的性能(54.4 vs. 57.9)。当使用相同的输入大小时,我们的SSD比YOLO (63.3 vs.57.9)好得多。这是因为在训练中使用了多个feature map的卷积先验和匹配策略,使得SSD比YOLO更灵活、更好。
Single-shot object detectors like YOLO are widely used, however due to their complexity mainly on larger GPU-based platforms. We present μ \\mu YOLO, which can be used on Cortex-M based microcontrollers, such as the OpenMV H7 R2, achieving about 3.5 FPS when classifying 128 × \\,imes...
Fig. 2: A comparison between two single shot detection models: SSD and YOLO [5].Our SSD model adds several feature layers to the end of a base network, which predict the offsets to default boxes of different scales and aspect ratios and their associated confidences. SSD with a 300 × 30...