相似于Faster-rcnn的anchor,ssd提出了默认框,它们之间的不同在于,anchor box是通过训练集计算而来,而默认框是使用预设不同尺度不同长宽比的bbox,使得设定的默认框尽可能覆盖所有可能的bbox(个人认为这种默认框的方式,覆盖可能的bbox面积更广,对待新的未知的bbox具有较好的鲁棒性,但模型较难收敛;而anchor覆盖的面积...
One-stage的工作中,除了YOLO另外一个就是SSD系列,当然这些方法也是互相借鉴互相进步的。 预备知识 Jaccard overlap:J(A,B)=|A∩B||A∪B| 1. SSD(single shot multibox detector) 基于"Proposal + Classification"的 Object Detection 的方法,R-CNN 系列(R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN 以及 Faster R-CNN),取...
SSD 相比较于其他单结构模型(YOLO),SSD 取得更高的精度,即是是在输入图像较小的情况下。 在该论文之前,人们通过牺牲准确率来提高预测速度。但SSD是通过取消了 proposals generation、subsequent pixel resampling 或者 feature resampling 这些阶段来提高运行速度的 SSD的改进还有使用小卷积核去预测目标类别和bounding box...
SSD:Single Shot Multibox Detector 以下内容,仅代表个人感受! 1.Abstract 论文十分的硬核,对于第一段而言,没有什么废话,直奔主题,第一句话就是我们提出了一个新的检测模型,第一段后半段,diss了faster rcnn以及yolo,我比yolo准,比faster rcnn还快,呵,最后一句话,丢上了一个caffe代码的链接.(太猛了,告辞)!...
SSD是在YOLO和faster R-CNN基础上进行构建的,它继承了YOLO的速度快的特点,和Faster R-CNN准确的特点,应该说是对现有框架的突破,我跑过SSD的目标检测模型,准确率确实比Faster R-CNN高了一大截,后面还提供了SSD实验的完整分析过程,有兴趣的可以看原论文,我是九月份看的这篇论文,然后写了一个简短的博客,可能有很...
第一名:SSD SSD: Single Shot MultiBox Detector 作者单位:UNC, Zoox, 谷歌, 密歇根大学 作者团队:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan等 引用量:9097 论文链接(收录于ECCV 2016): https://arxiv.org/abs/1512.02325 其实没什么好说的,深度学习时代,目标检测必看论文之一!当初和YOLO直接制霸实时性目标检...
专利摘要显示，本发明提供一种 SSD 慢速读写操作统计方法、 装置、计算机设备及存储介质，包括以下步骤：启用慢速读写统计流程，在 SSD 内部开启慢速读写统计模块并生成配置指令；根据所述配置指令生成配置信息，并将所述配置信息存储于所述慢速读写统计模块；基于所述配置信息下发读写操作指令，生成读写信息；根据所...
广东电网申请基于 SSD 和卡尔曼滤波的输电线外破识别专利，结合 SSD 模型和卡尔曼滤波构建运动检测模型无需全范围搜索减小计算量 金融界 2025 年 3 月 19 日消息，国家知识产权局信息显示，广东电网有限责任公司申请一项名为“基于 SSD 和卡尔曼滤波的输电线外破识别方法和装置”的专利，公开号 CN 119625628 A，...
在论文中,作者认为贡献如下: 提出了SSD: ,用于多类别的目标检测 在feature maps上使用小的filters来进行类别预测和框的偏置 通过不同scale的feature map,来预测不同scale的物体 end-to-end 模型结构如下图: SSD 2.1 模型 model SSD利用了不同尺度的特征,从上图模型结构中可以看到,从不同深度的卷积层中提取特征...
另外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,而小尺度特征图用来检测大物体;再由SSD采用了不同尺度和长宽比的先验框Prior boxes,在Faster R-CNN中叫做锚Anchors。这几点重要改进使得SSD在一定程度上克服这些缺点。 论文名称: