Object detection,Feature extraction,Streaming media,Training,Prediction algorithms,Visualization,ConvolutionSSD (Single Shot Multi Box Detector) is an object detection algorithm based on deep learning. As one of the most mainstream detection algorithms, it can greatly improve the detection speed and ensure...
Object Detection 之SSD ,困难样本挖掘仅适用于分类损失,做法是先将所有样本通过cross entropy Loss,将正样本全部都要,然后在负样本中挑选损失高的一些,保证正负样本的比例为1:3 4.SSD有数据增强。...主要和faster rcnn放在一起,对比着看。上图: 与faster rcnn的不同1. 网络结构不用,也就是one stage和two...
然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,链接https://export.arxiv.org/pdf/1606.00915,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3*3卷积层conv6和1*1卷积层conv7,同时将池化层pool5由原来的2*2-s2变成3*3-s1(猜想是不想reduce特征图大小),为了配合这种变化,采用了一种Atrous Algorithm,其实就是conv6采用扩展卷积或带孔卷积...
然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,链接https://export.arxiv.org/pdf/1606.00915,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3*3卷积层conv6和1*1卷积层conv7,同时将池化层pool5由原来的2*2-s2变成3*3-s1(猜想是不想reduce特征图大小),为了配合这种变化,采用了一种Atrous Algo...
目标检测 - SSD算法实现. Contribute to object-detection-algorithm/SSD development by creating an account on GitHub.
基于SSD的小目标检测:Small Object Detection Algorithm Based on Feature Pyramid-Enhanced Fusion SSD 目前没有公开代码。 开头前两节,现状和别人的工作。 核心就在于在SSD的基础上进行了特征融合,其他方面没有改进。 论文里把SSD结构画了一下,助于理解: 文中选择了几个特征融合,网络模型如下,图画的难看懂,原图:...
这部分内容在其他处有很好的讲解。 PrROI Pooling反向传播  实验结果 参考文献:...
Abstract:Aiming at the problem that the single shot multibox detector(SSD) algorithm is not effective for small target object detection, an attention feature fusion SSD(AFF-SSD) algorithm is proposed. Firstly, in order to improve the detection performance of the network for small target objects,...
然后,分别将 VGG16 的全连接层 fc6 和 fc7 转换成 3×33×3 卷积层 conv6 和 1×11×1 卷积层 conv7,同时将池化层 pool5 由原来的 stride=2stride=2 的2×22×2 变成stride=1stride=1 的3×33×3,为了配合这种变化,采用了一种 Atrous Algorithm,就是 conv6 采用扩张卷积(空洞卷积),在不增加参数...
然后,分别将 VGG16 的全连接层 fc6 和 fc7 转换成 3×3 卷积层 conv6 和 1×1 卷积层 conv7,同时将池化层 pool5 由原来的 stride=2 的2×2 变成stride=1 的3×3,为了配合这种变化,采用了一种 Atrous Algorithm,就是 conv6 采用扩张卷积(空洞卷积),在不增加参数与模型复杂度的条件下指数级扩大了卷...