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。
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...
● 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,...
(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...
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。
YOLO6D和SingleShotPose是两个在3D姿态估计领域非常受欢迎的数据集。这两个数据集为研究者提供了大量的人体姿态数据,使得他们可以通过训练深度学习模型来提高姿态估计的准确性和效率。 YOLO6D数据集 YOLO6D数据集是一个专门为3D人体姿态估计设计的数据集。它包含了大量的RGB图像以及对应的人体姿态标注信息。这些数据来自...
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-...
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。
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...
SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Dumitru Erhan3 , Christian Szegedy3, Scott Reed4 , Cheng-Yang Fu1 1 UNC Chapel Hill 2Zoox Inc. 3GoogleInc.4University of Michigan, Ann-Arbor 1wliu@cs.unc.edu, 2drago@zoox.com, 3{dumitru,szegedy}@google.com,4reedscot@...