SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络,是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的,其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔,下面我将详细的解析SSD网络结构 SSD网络结构 精简版 详细版 通过上面这个图,大家可以清楚的看到SSD的网络结构主要分为以下几个部分: VGG16 Base Layer ...
其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔。 SSD网络结构 1.对输入图像进行缩放,必须是300∗300∗3的RGB图像。 2.进入主干网络,主干网络采用的是VGG-16的Conv5_3(第5个卷积部分的第三层)之前的部分结构。其中通过Conv4_3,得到第一个特征预测层,输出为38∗38∗512的特征...
SSD采用的主干网络是VGG网络,这里的VGG网络相比普通的VGG网络有一定的修改,主要修改的地方就是: 1、将VGG16的FC6和FC7层转化为卷积层。 2、去掉所有的Dropout层和FC8层; 3、新增了Conv6、Conv7、Conv8、Conv9。 上图是原论文中的SSD300与YOLO网络结构图。为什么要把SSD与YOLO对比呢?因为截止到目前目标检测分...
首先SSD通过backbone进行特征提取,我们输入的图像为2张,故batchsize为2,图像通道数为3,图像尺寸为256*256,那写成Tensor格式为——torch.size([2, 3, 256, 256]),经过我们的第一部分的特征提取网络FirstModel最终输出的结果为——torch.size([2, 64, 32, 32]),由于我们对特征图上的每一个像素点都设置了4...
目录 收起 3.5.1 SSD特点 3.5.2 SSD网络结构 3.5.3 SSD算法细节 《AI芯片设计:原理与实践》系列,适合AI芯片设计人员入门与芯片赛道投资人了解技术内涵。 ■ 陈巍,资深芯片专家,人工智能算法-芯片协同设计专家,擅长芯片架构与存算一体。 ■ 耿云川,资深SoC设计专家,软硬件协同设计专家,擅长人工智能加速芯片设...
概述 概述 目标检测目前主要有种方法: two-stage: R-CNN和Faster R-CNN系列为代表,先生成region proposal(预选框),再经过CNN网络进行分类 one-stage: ssd和yolo为代表,边提取特征边分类 论文地址[2016]:SSD: Single Shot MultiBox Detector
对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构,如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练,导致网络结构灵活性差,不适用于某些特定场景。 在今天分享中,有研究者提出了一种轻量级目标检测网络Single-Shot MultiBox Detector(SSD)7种特征融合...
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SSD网络的关键在于MultiBox detection, 多个特征图多尺度检测。之后的Yolov3中同样借鉴了这个思路。同时它还使用了更多的精心挑选的先验框(一共30种先验框,共8732个),让网络的的检测效果更好。SSD对小目标的检测效果之所以不太好,主要原因可能在于,大的特征图负责检测小物体,小的特征图负责检测大的物体,大的特征图...
SSD的工作流程 以下是SSD的工作流程概述: 输入图像:对输入图像进行预处理。 特征提取:使用基础卷积网络生成特征图。 多尺度预测:在不同尺度的特征图上进行目标检测。 损失计算:与真实标签比较,计算损失函数。 反向传播:优化模型参数。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassSSD(nn.Module):def__...