(本文翻译自:SSD:Single Shot Detector) 摘要 我们提出仅用一个深层神经网络检测便可以在图像上检测目标的方法。我们的方法称作SSD,它把边界框的输出空间离散化成一系列的默认框(default box),这些默认框在特征图的每个位置有不同的宽高比和尺寸。在预测的时候,网络在每个默认框都为所有的类别生成了代表该类别存在的...
[论文笔记] SSD:Single Shot MultiBox Detector 说在前面 个人心得: 1. Jaccard overlap: J(A,B)=|A∩B||A∪B| 2. 相较于YOLO,最大的区别在于用了多个层次的特征图来预测边框位置 ECCV 2016,原文链接:arxiv.org/abs/1512.0232 官方开源代码:github.com/weiliu89/caf 本文作于2020年7月11日。 摘要...
SSD是一种用于多个类别的单镜头探测器,它比以前的单镜头探测器(YOLO)速度更快,而且更准确,实际上与执行显式区域建议和池(包括更快的R-CNN)的较慢技术一样准确。 SSD的核心是使用应用于特征图的小卷积过滤器来预测一组固定的默认边界框的类别分数和框偏移量。 为了实现较高的检测精度,我们从不同尺度的特征图中...
SSD:Single Shot MultiBox Detector Intro SSD是一套one-stage算法实现目标检测的框架,速度很快,在当时速度超过了yolo,精度也可以达到two-stage的精度,可以与faster rcnn媲美,这套算法里用到了与faster rcnn的anchor相似的概念-default box,也解决了多尺度问题对one-stage的影响-对不同大小的feature map进行滑窗分类...
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题,本文取消了候选区域提取步骤,通过采用一系列设计在检测上得到较好的精度和速度 contributions : 1)提出的 SSD 比 YOLO v1 速度快,精度好, 和 Faster R-CNN 精度差不多 2)SSD 的核心是 使用小的卷积...
在本文中,如图1所示,我们提出了单阶段多框检测器(SSD)。给定一组不同长宽比和尺度的固定bounding box先验,我们训练一个网络来选择哪些先验包含感兴趣的目标,并调整它们的坐标以更好地匹配目标的形状。我们定义的边界框先验集与Faster R-CNN中使用的锚框具有相同的思想。与Faster R-CNN不同,我们的网络可以检测多个...
1. 我们提出了SSD,一个多分类单杆检测器(single-shot detector),比现在的单杆检测器(YOLO)更快,和那些较慢技术精度一样,并且超过了区域提议(region proposals)和池化(pooling)的方法,包括faster R-CNN. 2. SSD的核心部分是预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的框偏移,这些是通过使用卷积滤波器到特征图上...
以上就是对SSD原理的完整介绍,这个算法虽然是2016年发布的,但是现在很多的最新的目标检测算法都能看到他的影子,所以深入的了解他的工作原理对于我们现在学习最新的目标检测技术还是有很大的帮助的。 引用 SSD: Single Shot MultiBox Detector. https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf ...
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 location.
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...doi:10.1007/978-3-319-46448-0_2Liu Wei...