Single Shot MultiBox Detector 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...
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...
使用默认bounding box的类似于Faster R-CNN中的anchor box,但是我们把它们在多个不同分辨率的特征图上应用,更有效的离散化可能的输出框的空间。 Training:SSD和YOLO一样,训练时都需要把ground truth和默认的bouding box做事先匹配。 匹配策略。在所有尺度,不同的宽高比,不同的位置,只要默认的bounding box(anchor)与...
SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解 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...
SSD英文名是(Single Shot MultiBox Detector),single shot指的是SSD算法属于one-stage方法,MultiBox说明SSD是多框预测。 上图可以看出SSD在准确度和速度(除了SSD512)上都比YOLO要好很多。 下图是不同算法的基本框架图,对于Faster R-CNN,其先通过CNN得到候选框,然后再进行分类和回归,而Yolo与SSD可以一步到位完成检...
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。
SSD: Single Shot MultiBox Detector 摘要 我们提出了一种使用单个深度神经网络来检测图像中的目标的方法。我们的方法命名为SSD,将边界框的输出空间离散化为不同长宽比的一组默认框和并缩放每个特征映射的位置。在预测时,网络会在每个默认框中为每个目标类别的出现生成分数,并对框进行调整以更好地匹配目标形状。此外...
SSD (Single Shot Multibox Detector)算法以其直接使用卷积神经网络进行目标物体检测的特性而得名。它的一大亮点是其对不同尺度物体的处理方式，通过使用不同尺度的特征图，使得算法能同时适应大目标和小目标的检测，从而实现高准确率的mAP超过70%以上。该算法的灵活性体现在对先验框的设定上，可以根据目标...
SSD（Singleshotmultiboxdetector）是一种基于全卷积网络的检测器，通过不同层检测不同大小的物体。然而，它在处理小目标时面临一个挑战。前面的特征图（featmap）较大，可提供更精细的特征和密集采样，但缺乏语义信息。相反，后面的特征图虽然语义丰富，但经过多次下采样后，尺寸过小，难以捕捉小目标。为了...