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、锚框和损失函数。
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 ...
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。 强烈建议阅读官方的论文去好好理解一下SSD的原理以及设计思路。这里也提供了相关的pdf:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ss...
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...
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...
引入了Atrous卷积，通过rate参数控制膨胀空间，提高感受野，而不增加可训练参数数量。在网络顶部，添加了一组卷积层用于预测边界框，这些层能够预测不同大小的目标。锚框：锚框用于帮助检测器预测默认边界框，具有固定的纵横比。在SSD中，不同特征图位置关联了不同数量的默认框。每个锚框平铺在每个特征图...
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...
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...
SSD: Single Shot MultiBox Detector Abstract We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of bounding boxes into a set of default boxes over different aspect ratios and scales per feature map locatio...