这是原始MultiBox [7]使用的匹配方法,它确保每个真实标签框有一个匹配的默认框。与MultiBox不同,匹配默认框与真实标签jaccard重叠高于阈值(0.5)的默认框。添加这些匹配简化了学习问题:它使得有多个重叠默认框时网络预测获得高置信度,而不是要求它选择具有最大重叠的那个。 训练:SSD训练来自MultiBox[7,8],但扩展到...
5.1 确定先验框的尺寸 其中mm指的特征图个数,但却是 5,因为第一层 (Conv4_3层) 是单独设置的,sksk表示先验框大小相对于图片的比例,而sminsmin和smaxsmax表示比例的最小值与最大值, paper里面取0.2和 0.9。对于第一个特征图,其先验框的尺度比例一般设置为smin/2=0.1,smin/2=0.1,那么尺度为300×0.1=30...
We summarize our contributions as follows: * We introduce SSD, a single-shot detector for multiple categories that is faster than the previous state-of-the-art for single shot detectors (YOLO), and significantly more accurate, in fact as accurate as slower techniques that perform explicit region...
SSD中提出了一个匹配策略:对于每个gt,匹配与其IoU最大的default box;其次,对于某个default box存在gt box与其IoU大于0.5,匹配成功;匹配成功则该default box是positive正样本的;如果匹配不上,就是negative负样本。由此,ground truth 与 default box的关系是多对多的,应该也是论文标题中MultiBox的来源。 通过匹配策略,...
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,网络为每一个默认框中每一个对象类别的存在情况都输出一个得分,并对框进行调整来匹配对象的形状。另外,网...
我们首先将每个实际边界框与具有最好的Jaccard重叠(如MultiBox[7])的边界框相匹配。与MultiBox不同的是,我们将默认边界框匹配到Jaccard重叠高于阈值(0.5)的任何实际边界框。这简化了学习问题,允许网络为多个重叠的默认边界框预测高分,而不是要求它只挑选具有最大重叠的一个边界框。
SSD: Single Shot MultiBox Detector论文阅读笔记2016 Abstract 我们提出了一种使用单个深度神经网络进行目标检测的方法,叫做SSD,我们的方法在特征图的每个位置,将bbox离散化成一组不同长宽比和尺度的默认box。在测试阶段,网络对每个默认box中的每个目标类别是否存在生成一个分数,然后对box进行调整来更好地匹配目标形状...
This paper proposes a single tree detection method based on single shot multibox detector (SSD). Optimal SSD is obtained by adjusting feature layers, optimizing the aspect ratio of a preset box, reducing parameters and so on. The optimal SSD is applied to single tree detection and location in...
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...
论文阅读笔记:SSD: Single Shot MultiBox Detector,感想SSD是在YOLO和fasterR-CNN基础上进行构建的,它继承了YOLO的速度快的特点,和FasterR-CNN准..