2. The Single Shot Detector (SSD) 2.1 Model SSD方法基于一个卷积网络,生成一系列固定尺寸的bbox,然后对这些box中的目标类别是否存在进行评分,之后使用NMS来产生最后的检测结果。前面的网络层基于标准用来分类的网络结构(分类层之前),我们称为base基础网络,我们增加了后面的结构来得到好的效果。 ==Multi-scale fe...
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 ...
本文讲解的是SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector,名字取得不错,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。在上一篇文章中我们已经讲了Yolo算法,从图1也可以看到,SSD算法在准确度和速度(除了SSD512)上都比Yolo要好很多。图2给出了不同算法的基本框架图,对于Faster R...
SSD这个目标检测网络全称为Single Shot MultiBox Detector,重点在MultBox上,这个思想很好地利用了多尺度的优势,全面提升了检测精度,之后的YOLOv2就借鉴了SSD这方面的思路才慢慢发展起来。 强烈建议阅读官方的论文去好好理解一下SSD的原理以及设计思路。这里也提供了相关的pdf:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/s...
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。
【深度学习:目标检测】RCNN学习笔记(10):SSD:Single Shot MultiBox Detector,之前一直想总结下SSD,奈何时间缘故一直没有整理,在我的认知当中,SSD是对FasterRCNNRPN这一独特步骤的延伸与整合。总而言之,在思考于RPN进行2-class分类的时候,能否借鉴YOLO并简化fasterrc
每个default box可以用中心点x坐标、中心点y坐标、宽度、长度,四个数值来表示。 SSD具体在在实现时,在第一层以及倒数两层特征图中去掉长宽比为3和1/3的default box,采用了4种default boxes,而在其余3层中采用6种default box当输入图片是300x300时,整个网络中default box的数量是可以算出来的,有8732个,可以看到...
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..
2 The Single Shot Detector(SSD) ssd-fig1.png 2.1 模型 用VGG-16做base网络,并将辅助结构添加到网络以生成具有如下关键特征的检测: 用于检测的多尺度特征图 将卷积特征层添加到截断的base网络的末尾,这些层的尺寸逐渐减小,并允许在多个尺度上预测检测。用于预测检测的卷积模型对于每个特征层是不同的(Overfeat和...
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。