基本信息标题:SSD: Single Shot MultiBox Detector 作者:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg 机构:UNC Chapel Hill & Zoox Inc…
针对YOLO和Faster R-CNN的各自不足与优势,WeiLiu等人提出了Single Shot MultiBox Detector,简称为SSD。SSD整个网络采取了one stage的思想,以此提高检测速度。并且网络中融入了Faster R-CNN中的anchors思想,并且做了特征分层提取并依次计算边框回归和分类操作,由此可以适应多种尺度目标的训练和检测任务。SSD的出现使得大家...
SSD中引入了Defalut Box,实际上与Faster R-CNN的anchor box机制类似,就是预设一些目标预选框,不同的是在不同尺度feature map所有特征点上使用PriorBox层 回到顶部 Detector & classifier 这里每个位置生成4个boxes。 Detector & classifier的三个部分: PriorBox层:生成default boxes,默认候选框 Conv3 x 3:生成locali...
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part II — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-single-shot-detector-ssd-in-keras-part-ii-loss-functions-4f43c292ad2a Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part III — Network Structure. https://towardsdata...
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...
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...
本文深入探讨了Single Shot Multi-box Detector（SSD）的原理，一个用于目标检测任务的高效算法。SSD作为一次性分类器系列的一部分，以其快速速度和在实时应用中的适应性而闻名。其核心特性之一是能够预测不同大小的目标，为许多算法提供了基本思路。我们从网络架构开始，然后深入研究数据增强、锚框和损失函数...
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...