首先将每个ground truth与具有最佳jaccard重叠的default box进行匹配,只要阈值超过0.5就可以匹配。一个ground truth可能匹配多个default box。 训练目标 SSD训练目标源自MultiBox目标,但扩展到处理多个对象类别。让xpij= {1,0}作为将第i个default box与第j个类别p的ground truth进行匹配的指标,
SSD的灵感来自MultiBox,并具有相似的损失函数,但有许多不同之处和改进之处。虽然MultiBox通过训练一个目标检测器非常成功地生成了目标建议,但是对于完整的目标检测,它仍然需要对生成的建议进行后分类。然而,我们的SSD可以检测多个类别的单阶段评估的输入图像。现在我们将描述方法的关键区别。
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part III — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-single-shot-detector-ssd-in-keras-part-iii-data-preparation-624ba37f5924 Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I V— Network Structure. https://towardsda...
We augment SSD with a multi-level feature fusion method at shallow layers for introducing contextual information to improve accuracy, especially for the detection of small objects, calling our resulting system SFSSD for shallow feature fusion single shot multibox detector. In the feature fusion ...
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,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越)。 图1 速度对比 SSD具有如下主要特点: ...
论文阅读理解 - SSD: Single Shot MultiBox Detector 1. Model SSD 方法基于前馈卷积网路来生成 bounding boxes集合,以及各box中物体类别分数,采用 NMS(non-maximum suppression) 来得到最终的检测结果. base network: VGG-16 Fig.2. SSD 和 YOLO 对比. SSD在 base network 后添加了几个特征层,来预测不同 ...
SSD: Single Shot MultiBox Detectorlink.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-46448-0_2 作者| Wei Liu Email author cv-tricks.com/object-de 设计思想 : 小白之所以重新温习下SSD,是觉得SSD算法可以更好地帮助理解目标检测中其他前进的算法。SSD仅在输入图像上运行一个卷积网络并计算特征映射。作者在...
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。
Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow deep-learningtensorflowyolossdobject-detection Readme 4.1kstars 172watching 1.9kforks Releases No releases published Packages No packages published Contributors2 Languages Jupyter Notebook74.4% Python25.6%