然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成 3 × 3 卷积层 conv6和 1 × 1卷积层conv7,同时将池化层pool5由原来的stride=2的2 × 2变成stride=1的 3 × 3(猜想是不想reduce特征图大小),为了配合这种变化,采用了一种Atrous Algorithm,其实就是conv6采用扩展卷积或带孔卷积(Dilation ...
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...
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)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...
SSD 算法是一种直接 predict bounding box location by regression 和 predict object class by classification 的 object detection 算法,compared to Faster-RCNN,去掉了 bounding box proposal 以及后续的 pixel/feature resampling。运算速度比起 Faster RCNN 快很多,准确率也要高,it holds when compares to YOLO,...
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...
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...
每个单元上生成固定尺寸和长度比的box 假设每一个特征图中有mxn个单元,每个单元对应k个default box。每个default box预测C个类别概率分布和4个坐标 (c + 4) * k *m * n个输出值 Prior box: 实际选择的default box叫做prior box 38 * 38 * 4 + 19 * 19 * 6 + 1010 * 6 + 556 + 334 + 11 *...
1. 使用batch_sampler做data argument时要注意是否crop的样本只包含目标很小一部分。2.检查对于你的样本来说回归和分类问题哪个更难,以此调整multibox_loss_param中loc_weight进行训练。3.正负样本比例,HARD_EXAMPLE方式默认只取64个最高predictions loss来从中寻找负样本,检查你的样本集中正负样本比例是否合适。