图2: SSD 和 YOLO[5]两种 single shot 检测模型的对比。我们的 SSD 模型在基本网络的末端添加了几个特征层,用于预测不同 scales and aspect ratios 的默认 boxes 的偏移量及其相关置信度。在 VOC2007 测试中,输入尺寸为 300×300 的 SSD 在精度上明显优于 448×448 的YOLO,同时也提高了速度。 2.2 训练 Da...
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。 训练目标函数。SSD训练目标函数来自...
Fast R-CNN[6]扩展了SPPnet,使得它可以通过最小化置信度和边界框回归的损失来对所有层进行端对端微调,这在MultiBox[7]中首次引入用于学习对象。 第二组方法使用深层神经网络提高proposal生成的质量。在最近的工作中,例如MultiBox[7,8],基于低层图像特征的选择性搜索region proposal被直接从单独的深层神经网络生成...
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...
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 作为经典算法,同样是必不可少的学习重点,SSD算法的英文全称是Single Shot MultiBox Detector,Single Shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox Detector指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN,先通过CNN得到候选框,然后进行分类和回归,而YOLO和SSD可以一步完成检测,相对YOLO,SSD采用CNN来直接进行检测,而不是...
SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Dumitru Erhan3 , Christian Szegedy3, Scott Reed4 , Cheng-Yang Fu1 1 UNC Chapel Hill 2Zoox Inc. 3GoogleInc.4University of Michigan, Ann-Arbor 1wliu@cs.unc.edu, 2drago@zoox.com, 3{dumitru,szegedy}@google.com,4reedscot@...
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...
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...
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...