Detector & classifier的三个部分: PriorBox层:生成default boxes,默认候选框 Conv3 x 3:生成localization, 4个位置偏移 Conv3 x 3:confidence,21个类别置信度(要区分出背景,也就是20个分类+1个背景) PriorBox层-default boxes default box类似于RPN当中的滑动窗口生成的候选框,SSD中也是对特征图中的每一个像素...
Bounding box的偏移量是对每一个特征图上的点上的默认box的相对位置偏移。 默认框和纵横比。对于特征图的每一个网格,我们为其联系了一组默认的bounding box。每一个特征图的网格上,分别预测默认bounding box的偏移量,和用来表示出现在这个bounding box中的每一个类别的得分。每一个位置有k个默认bounding box,每一...
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,其主要思路是先通过...
4、损失函数 SSD 训练的目标函数 来源于 MultiBox 的目标函数,SSD进行扩展,使其可以处理多个目标类别。 a)让每一个 先验框 经过 Jaccard 系数计算和真实框的相似度,阈值只有大于 0.5的才可以列为候选名单; b)假设候选名单里面有 N 个框,令i表示第i个默认框,j表示第j个真实框,p表示第p个类。那么xijp表示 ...
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...
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,并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章,然后我们将深入研究数据增强、锚...
【深度学习:目标检测】RCNN学习笔记(10):SSD:Single Shot MultiBox Detector,之前一直想总结下SSD,奈何时间缘故一直没有整理,在我的认知当中,SSD是对FasterRCNNRPN这一独特步骤的延伸与整合。总而言之,在思考于RPN进行2-class分类的时候,能否借鉴YOLO并简化fasterrc
SSD:Single Shot MultiBox Detector 摘要: 提出了一种利用单个深度神经网络对图像中目标进行检测的方法。我们的方法名为SSD,它将边界框的输出空间离散为一组默认框,每个特征映射位置具有不同的纵横比和比例。在预测时,网络为每个默认框中每个对象类别的存在生成评分,并对该框进行调整以更好地匹配对象形状。此外,该网...
SSD 将输出一系列离散化的 bounding boxes作为default box,这些 bounding boxes 是在不同层次layers上的 feature maps 上生成的,并且有着不同的aspect ratio和scale。在预测的时候网络会在每个default box 出现的类别(category)打分,并调整box更好的match物体的shape。另外,网络会结合不同不同分辨率的feature map的...
SSD目标检测算法(Single Shot MultiBox Detector)(简单,明了,易用,中文注释) (If you train the model on a single computer and mutil GPU, this program will be your best choice , easier to use and easier to understand) 模型.训练.检测等流程全部面向对象实现,简单易用. ...