一是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(较靠后的特征图)用来检测大物体;二是SSD采用了不同尺度和长宽比的先验框(Prior boxes, Default boxes,在Faster R-CNN中叫做锚,Anchors)。
SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN,先通过CNN得到候选框,然后进行分类和回归,而YOLO和SSD可以一步完成检测,SSD的特点是: SSD提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图可以用来检测小物体,而小特征图用来检...
这个算法是我平时做工程中最常用到的,严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法,因为要考虑到实际部署的时候的速度要求,不过原理都一样。 摘要 本文提出了仅需要单个卷积神经网络就能完成目标检测的算法,并命名为SSD(Single Shot Detector)。SSD算法将目标框的输出空间离散化为一组在每个特征图位置不同大小...
在feature map中进行锚框聚类,锚框的比例为2, 1.6,1等 SSD的loss函数; SSD的损失函数:SSD包含三部分的loss:前景分类的loss、背景分类的loss、位置回归的loss,具体的计算方式涉及交并比IOU,感兴趣的可以自己了解一下。 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算法SSD 一:前提概念 1:Single Shot Detection模型:在网络的前向运算中封装了定位和检测,从而显著提高了运算速度。 2:多尺度特征映射图(Multiscale Feature Maps):原始图像经过卷积层转换后的数据称为特征映射图(Feature Map),特征映射图包含了原始图像的信息。SSD网络包含了多个卷积层,用多个卷积层后的特征映射...
一. 算法概述 SSD(Single Shot MutiBox Detectior (one-stage方法)是Wei Liu在ECCV 2016提出的,直接回归目标类别和位置,它是在不同尺度的特征图上进行预测,端到端的训练,图像的分辨率比较低,也能保证检测的精度。 SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。与faster rcnn相比,该算法没有生...
SSD算法可以实现实时目标检测,适用于对实时性要求较高的场景。 通过引入多尺度的特征图,SSD算法可以检测不同大小的目标物体。 SSD算法在准确性上表现出色,在一些数据集上超过了传统方法。 缺点: SSD算法对小目标物体的检测效果相对较差,容易产生误检测。
SSD Pytorch版本的代码来至于 Amdegroot 的 Pytorch 版本。 目录 网络模型 VGG Backbone Extra Layers Multi-box Layers SSD 模型类 先验框生成 损失函数 L2 正则化 训练处理 位置坐标转换 IOU计算 位置编码和解码 先验框匹配 NMS抑制 Detection函数 网络模型 ⛳️ 整个网络是由三大部分组成: VGG Backbone Extr...
1.SSD简介 SSD算法全称是 Single Shot MultiBox Detector,论文链接. 摘要:在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实,SSD具有与利用额外目标建议步骤的方法竞争的准确性,而且速度快得多,同时为训练和推理提供了统一的框架。对于300×300输入,SSD在VOC2007上实现74.3%的mAP1on测试,在Nvidia Titan X上59 FPS...