①论文给的模型结构: ②结合陈述总结的: 3.2 模型的参数及训练 ①边框匹配策略:将每个真实边框与最佳jaccard重叠度的默认框进行匹配(与MultiBox不同的是,这里jaccard重叠阈值是高于0.5的) ②检测目标的训练:SSD的训练目标是从MultiBox衍生出来的,但被扩展为处理多个对象类别。 ③损失函数:加权后的定位损失与置信度损失之
SSD是one-stage目标检测模型 最大特点是在多层特征层使用不同尺寸和宽高比的anchors进行预测。 (当年的SOTA)和Faster R-CNN比又快准确率又高 参考链接 小哲AI:SSD 论文原文完整翻译35 赞同 · 0 评论文章 陈小扬呀:Hard Negative Miningzhuanlan.zhihu.com/p/57440670#:~:text=hard%20negative%20mining%E9...
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论文题目:SSD:Single Shot MultiBox Detector 作者及其机构: 发表会议与时间:ECCV 2016 研究背景 在介绍SSD网络之前,首先回顾一下目标检测任务本身的一个发展,目前来看,基于深层神经网络的目标检测主要由两类: 双阶段算法:第一阶段网络用于候选框的提取,第二阶段对提取的候选框进行分类和精确的坐标回归。 单阶段算法...