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...
SSD: Single Shot MultiBox Detector 一、简介 目标检测主流算法包括两个方面:(1)two-stage算法:如RCNN等系列算法,先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage算法:如Yolo和SSD,其主要思路是...
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-ssd-in-keras-part-i-network-structure-da3323f11cff Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part II — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing...
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...
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...
SSD (Single Shot Multibox Detector)angle prediction networksingle Convolutional neural networkYOLO (You Only Look Once)Barcodes have become ubiquitous in this era, as they are widely used in many applications. With the rapid usage of barcodes, thus fast and accurate detecting is...
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...
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...
[论文理解]SSD:Single Shot MultiBox Detector SSD:Single Shot MultiBox Detector Intro SSD是一套one-stage算法实现目标检测的框架,速度很快,在当时速度超过了yolo,精度也可以达到two-stage的精度,可以与faster rcnn媲美,这套算法里用到了与faster rcnn的anchor相似的概念-default box,也解决了多尺度问题对one-...
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...