resample pixels or features for each box, and apply a high-quality classifier. This pipeline has prevailed on detection benchmarks since the Selective Search work [1] through the current leading results on PASCA
Single Shot: 单阶段的意思。 MultiBox Detector:意思应该是 多目标检测的意思。 回到顶部 5 Conclusions 本文提出了 SSD,一种面向 多类别的快速 single-shot 目标检测器。我们模型的一个关键特征是 使用连接到网络顶部多个特征图的多尺度卷积 bounding box 输出。这种表示方式使我们能够有效地对可能的 box 形状空间...
Single Shot:表示物体的分类和定位在网络的一次前向传递的完成。【The tasks of object localization and classification are done in a single forward pass of the network.】 MultiBox:可扩展、高质量的目标检测,论文地址。可以理解为在多个feature map上进行多尺度(multi-scale)预测。 Detector:网络是一个Object ...
Fast R-CNN[6]扩展了SPPnet,使得它可以通过最小化置信度和边界框回归的损失来对所有层进行端对端微调,这在MultiBox[7]中首次引入用于学习对象。 第二组方法使用深层神经网络提高proposal生成的质量。在最近的工作中,例如MultiBox[7,8],基于低层图像特征的选择性搜索region proposal被直接从单独的深层神经网络生成...
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…
上图是两个single shot detection模型的比较:SSD和YOLO.我们的SSD模型在基网络的末端增加了一些特征层,用来预测默认不同比例方框的偏移(offsets),纵横比和与之相关的置信度(confidences)。SSD的输入是300*300,在VOC2007测试集上,其性能超过了448*448输入大小的YOLO。输入变小也提高了网络的速度。
SSD 作为经典算法,同样是必不可少的学习重点,SSD算法的英文全称是Single Shot MultiBox Detector,Single Shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox Detector指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN,先通过CNN得到候选框,然后进行分类和回归,而YOLO和SSD可以一步完成检测,相对YOLO,SSD采用CNN来直接进行检测,而不是...
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...
训练过程中的 prior boxes 和 ground truth boxes 的匹配,基本思路是:让每一个 prior box 回归并且到 ground truth box,这个过程的调控我们需要损失层的帮助,他会计算真实值和预测值之间的误差,从而指导学习的走向。 SSD 训练的目标函数(training objective)源自于 MultiBox 的目标函数,但是本文将其拓展,使其可以...