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...
SSD: Single Shot MultiBox Detector Abstract:呈现了一个使用单深度神经网络检测图像目标的方法。方法被命名为SSD,将边界框的输出空间离散化为在每一个特征图位置上的具有不同比例和尺度一组默认框。预测阶段,…
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part V— Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-single-shot-detector-ssd-in-keras-part-v-predictions-decoding-2305a6e4c7a1 Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part VI — Network Structure. https://towardsdatas...
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 形状空间进行建模。通过实验验证了,给定...
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...
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)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...
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...
论文地址:https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1512.02325简述SSD(Single Shot MultiBox Detector)属于one - stage套路。在保证了精度的同时,又提高了检测速度,相比当时的Yolo和Faster R-CNN是最好的目标检测算法了,可以达到实时检测的要求。对于Faster R-CNN,它是一个t