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...
However, SSD has moreconfusions with similar object categories(例如:无人机项目中对不同种类的无人机区分度不高) (especially for animals), partly because we share locations for multiple categories. Figure 4 shows that SSD is very sensitive to the bounding box size. In other words, it has much ...
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...
3. Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 在论文中作者认为二阶段(如RCNN系列,需要先进行候选框的选择,再进行分类和框的精修)的检测效果,精度比一阶段(如YOLO,SSD,一次输出类别得分和框)的好的原因: 类别不平衡问题小 对框进行回归 分别使用两个阶段的特征进行预测(作为物体的描述) 为了提...
SSD论文笔记 首先讲解一下one-stage与two-stage的不同: (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图片的...
论文-SSD-Single Shot MultiBox Detector SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD 的贡献是: 1, 比state-of-the-art single shot detector YOLO取得了更快和更准确的表现。 2, SSD的核心是使用convolutional filter在feature map的很多给定的Bounding boxes中得到category scores 和 box offsets。
1.2 论文主要贡献 原文作者将本论文的贡献总结如下: 1)在目标检测领域的,单阶段(one-stage/single-shot)算法分支上,本文提出的SSD网络架构模型比当红炸子鸡YOLO模型准确率要更高,且更快。而事实上,在准确率上,SSD甚至也不输那些多阶段的大模型(比如:Faster R-CNN) ...
源码地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 本文详细版本 YOLO V3 学习笔记 一. 算法概述 本文提出的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,该算法没有生成 prop
1. 单步检测:SSD 算法可以在一次前向传播中完成目标检测,大大提高了检测速度。 2. 多尺度预测:算法可以在不同的尺度上进行预测,从而能够检测到不同大小的目标。 3. 高召回率:通过使用多个预测层,SSD 算法可以提高目标的召回率,减少漏检的情况。 4. 实时性:由于 SSD 算法的高效性,它可以在实时应用中得到广泛...
例如下面这张图给人留下的印象就是:这款SSD处理随机读任务时,合理的负荷应该控制在队列深度128以内,吞吐量大概可以发挥出峰值的九成,时延也没有增加太多,更大的负荷建议增加SSD来解决比较划算。 前面举例子的是随机读的数据,我们需要整理的数据还有很多,譬如混合读写的平均时延、顺序读写的带宽等等,用折线图或者...