一、SSD算法原理 SSD检测算法,将回归思想和锚框机制结合,消除了双阶段算法中候选区域生成和随后的像素或特征重采样阶段,并将所有计算封装在一个网络中,使其易于训练,速度较快。它将边界框的输出空间离散化为一组默认边框,这些框在不同层次的特征图上生成,而且有不同的长宽比。在预测时,网络预测每个默认边框中属于每个类别的可能性,使其紧致的包围目标。网络在多
从图中我们可以看出,SSD将conv4_3、conv7、conv8_2、conv9_2、conv10_2、conv11_2都连接到了最后的检测分类层做回归。具体细节如图3: 图3 SSD 300 网络中多个特定 feature map 同时进行回归分类 观察上述两幅图,我们可以初步得到SSD网络预测过程的基本步骤: 输入一幅图片(300×300),将其输入到预训练好的...
目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型:(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在...
针对SSD的对小目标检测的缺陷,改进出来了DSSD的目标检测算法,以下是DSSD的网络结构: DSSD网络在SSD网络上增加了反卷积模块: 图像经过卷积层后的输出维度如下,卷积核为k*k*1的尺寸,步长为s,输入图像大小为W*H*D,padding=p 其中对分数计算部分进行向下取整,反卷积简单来说,就是公式的反转,将卷积操作进行反向运算 ...
SSD算法的全称为Single Shot MultiBox Detector,即单次多框检测器。在上一期的YOLO算法介绍中,我们了解到YOLO的局限性之一在于“若在同一单元格内存在多个物体的中心,那么该单元格内只能预测出一个类别的物体,并丢掉其他的物体,从而降低了预测精度”。基于YOLO存在的问题,SSD在算法上做出了改进,从而显著提高了检测的...
(5)SSD网络的算法流程图 (5)小结 1.理解SSD网络所需要理解的几个重要概念 Single Shot Detection:早期的目标检测系统包含了两个不同阶段:目标定位和目标检测,这类系统计算量非常耗时,不适用实际应用。Single Shot Detection模型在网络的前向运算中封装了定位和检测...
目标检测算法,按算法结构可以分为one-stage和two-stage两类。two-stage经典算法主要是R-CNN族,以准确度见长,速度稍慢,一般不如one-stage。one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等,以速度快见长,准确度一般不如two-stage。按照是否使用anchor,可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类。anchor-based类算法代...
一、算法概述 SSD是一种经典的onestage物体检测算法，以其速度与精度的良好平衡而著称。 SSD介于Faster RCNN和YOLO v1之间，继承了YOLO v1的速度优势，同时结合了Faster RCNN的anchorbox概念，并创新性地引入了多分辨率预测。二、检测过程 特征提取：通过VGG16等特征提取器处理输入图像，得到高维特征图。
1. 算法概述： SSD目标检测算法显著改进了Faster RCNN的性能，特别是在小目标检测和实时性方面。 SSD简化了Faster RCNN的两步骤检测过程，以VGG16为基础网络结构，并增加了6个预测特征层，以适应不同尺寸目标的检测。2. 网络结构特点： 层次递增的特征层：SSD的网络结构以层次递增的方式构建，浅层特征...