近年来,YOLO(You Only Look Once)和SSD(Single Shot Multibox Detector)作为两种主流的目标检测算法,因其高效性和准确性被广泛应用于实际问题中。本文将全面对比YOLO与SSD,分析它们的架构、性能以及优缺点,并通过代码实例来帮助读者更好地理解两者的实现原理。 1. 目标检测的基本概念 目标检测的核心目标是:给定一张...
YOLO 模型是在存在一个目标时预测目标的概率,然后再预测每个类别的概率,而 SSD 模型则试图直接预测一个类别存在于一个给定目标框中的概率。 在计算损失时,我们会将有最高 IoU 的每个基本真值框与锚框进行匹配——并将该框定义为「负责」做出预测的框。但是,我们也会将基本真值框与 IoU 超过某个定义阈值(0.5)...
SSD结合YOLO的回归思想以及Faster R-CNN的anchor机制做到了这点。 上图是SSD的一个框架图,首先SSD获取目标位置和类别的方法跟YOLO一样,都是使用回归,但是YOLO预测某个位置使用的是全图的特征,SSD预测某个位置使用的是这个位置周围的特征(感觉更合理一些)。 那么如何建立某个位置和其特征的对应关系呢?可能你已经想到...
(3)设置先验框 在Yolo中,每个单元预测多个边界框,但是其都是相对这个单元本身(正方块),但是真实目标的形状是多变的,Yolo需要在训练过程中自适应目标的形状。而SSD借鉴了Faster R-CNN中anchor的理念,每个单元设置尺度或者长宽比不同的先验框,预测的边界框(bounding boxes)是以这些先验框为基准的,在一定程度上减少训...
SSD架构 每个尺度层都由一个3x3卷积层+1x1卷积层构成。每个尺度层的输出,和base network的输出,concatenate在一起,输入后面的网络。 2. YOLO YOLO将输入图片划分成S x S网格。如果一个标注的bounding box的中心落在一个cell中,这个cell负责检测这个物体的存在性。每个cell预测B个bounding boxes和它们的物体存在性分...
YOLO (You Only Look Once), RCNN (Region-based Convolutional Neural Networks), Faster R-CNN, SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等算法都是用于目标检测的经典算法,它们在实现目标检测任务时有一些区别。 YOLO: YOLO 是一种单阶段(single-stage)目标检测算法,其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问...
SSD 的实现相对来讲比较简单,R-CNN 系列代码的实现非常困难 【总结】 ①SSD通过单神经网络来检测模型 ②以每个像素为中心产生多个锚框 ③在多个段的输出上进行多尺度的检测 三、YOLO ①SSD中大量锚框重叠,浪费了很多计算 ②YOLO将图片均分分成S*S个锚框 ...
YOLO 和 SSD 的一大主要区别是 SSD 不会试图为 pobj 预测一个值。YOLO 模型是在存在一个目标时预测目标的概率,然后再预测每个类别的概率,而 SSD 模型则试图直接预测一个类别存在于一个给定目标框中的概率。 在计算损失时,我们会将有最高 IoU 的每个基本...
SSD 算法在准确度和速度上都优于最原始的 YOLO 算法。对比 YOLO,SSD 主要改进了三点:多尺度特征图,利用卷积进行检测,设置先验框。 SSD 采用CNN来直接进行检测,而不是像 YOLO 那样在全连接层之后做检测。 SSD 提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图...
SSD Inception V2與YOLOv3-Tiny在不同角度的frame各有擅場,影片中看來前者的recall rate稍高,YOLO則是precision rate很漂亮。 FPS:SSD_Inception V2–> 2.84 YOLOv3-Tiny–> 2.01 ps. 上述範例皆執行於 Virtualbix的VM上,CPU core為i5x2, 8G RAM。