这两个卷积核是并列的(括号里的数字代表prior box的数量,可以参考Caffe代码,所以上图中SSD结构的倒数第二列的数字8732表示的是所有prior box的数量,是这么来的38*38*4+19*19*6+10*10*6+5*5*6+3*3*
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...
SSD中引入了Defalut Box,实际上与Faster R-CNN的anchor box机制类似,就是预设一些目标预选框,不同的是在不同尺度feature map所有特征点上使用PriorBox层 回到顶部 Detector & classifier 这里每个位置生成4个boxes。 Detector & classifier的三个部分: PriorBox层:生成default boxes,默认候选框 Conv3 x 3:生成locali...
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 ...
Fig.5 SSD 流程 损失函数方面:和Faster RCNN的基本一样,由分类和回归两部分组成,可以参考Faster RCNN,这里不细讲。总之,回归部分的loss是希望预测的box和prior box的差距尽可能跟ground truth和prior box的差距接近,这样预测的box就能尽量和ground truth一样。
Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD)。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。
SSD是一种one-stage的通用物体检测算法,在2016年被提出,另外一个常听到的one-stage算法为YOLO,只是SSD算法的性能与速度优于YOLO。SSD算法有以下特点 去掉了候选框的操作,采用了Anchor的机制。Anchor机制实际上是每一个点都做为候选区域的中心点。至于如何完成,一会再介绍 ...
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...
Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD)。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。
机器视觉:SSD Single Shot MultiBox Detector,今天介绍目标检测中非常著名的一个框架SSD,与之前的R-CNN系列的不同,而且速度比YOLO更快。SSD的核心思想是将不同尺度的featuremap分成很多固定大小的box,然后对每个box做预测,既要预测该box所包含的object属于哪一类,也