深度学习目标检测SSD - single shot multibox detector.pdf,SSD: Single Shot MultiBox Detector Wei Liu , Dragomir Anguelov , Dumitru Erhan , Christian Szegedy , Scott Reed , Cheng-Yang Fu , Alexander C. Berg UNC Chapel Hill Zoox Inc. Google Inc. University o
feature_map1 = self.detector1(x) feature_map2 = self.detector2(feature_map1) feature_map3 = self.detector3(feature_map2) feature_map4 = self.detector4(feature_map3) feature_map5 = self.detector5(feature_map4) out = feature_map6 = self.detector6(feature_map5) loc1 = self.loc_la...
论文地址:arxiv.org/pdf/1512.0232代码地址:weiliu89/caffe Single Shot MultiBox Detector 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...
既然default box是确定实际有效感受野的label的,所以如果default box设置的有效感受野能够很好的匹配实际的有效感受野,SSD模型效果就会很好,如果两者相差较大,模型效果就会很差。 上图中,某一层特征图的某个像素点对应的实际有效感受野是红色区域,这个实际有效感受野的label应该是猫,但是SSD训练时这个红色区域的label是由de...
#-我们引入了SSD,一个多目标检测的single-shot,比之前的state-of-the-art的single shot检测器(YOLO)更快,实际上达到了那些需要region proposals和pooling(包括Faster R-CNN)等更慢的算法一样的准确率. –The core of SSD is predicting category scores and box offsets for a fixed set of default bounding ...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector WeiLiu 1 ,DragomirAnguelov 2 ,DumitruErhan 2 ,ChristianSzegedy 2 ,ScottReed 3 1 UNCChapelHill 2 GoogleInc. 3 UniversityofMichigan,Ann-Arbor 1 wliu@cs.unc.edu, 2 {dragomir,dumitru,szegedy}@google, 3 reedscot@umich.edu Abstract Wepresentamethodfordetectingobject...
Single Shot MultiBox Detector Default boxes and aspect ratios : 在 Faster R-CNN中使用了 anchor boxes 实现不同大小和宽高比的物体提取 ,本文使用了类似的一组 default bounding boxes,和 Faster R-CNN 主要区别是在不同尺度的特征层上进行这些default bounding boxes 检测运算的。
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...
1)在目标检测领域的,单阶段(one-stage/single-shot)算法分支上,本文提出的SSD网络架构模型比当红炸子鸡YOLO模型准确率要更高,且更快。而事实上,在准确率上,SSD甚至也不输那些多阶段的大模型(比如:Faster R-CNN) 2)SSD的核心其实就是利用一些小的卷积层直接在不同尺度的特征图上去预测固定个数默认边界框(defau...
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...