PriorBox与多层特征图:与Faster RCNN类似,SSD利用了固定大小与宽高的PriorBox作为区域生成,但与Faster RCNN不同的是,SSD不是只在一个特征图上设定预选框,而是在6个不同尺度上都设立预选框,并且在浅层特征图上设立较小的PriorBox来负责检测小物体,在深层特征图上设立较大的 PriorBox来负责检测大物体。 由整个过...
首先，SSD 肯定是采用了bbox回归的。回归方式：论文给出了以上公式，和faster rcnn很相似。其中l为预测...
具体来说,一共k个bbox,c个分类,每个anchor有4个偏移量表示,即使用(c+4)k个卷积应用于各个feature map的每个位置,最终在mxn尺寸的特征图上得到(c+4)kmn个输出,关于anchor的介绍结合图1食用, (图1说明:训练SSD只需要带有gtbox的图片即可,设置一系列(4个)不同宽高比的Anchor在多层特征图(如8x8特征图(b),4...
1) bbox生成步骤 ① 输入图像分成 S×S 的网格。现在是划分成了 7×7 的,如果物品的中点落在某一个网格单元,这个网格单元将负责识别出这个物体。 YOLO V1; bbox 生成步骤 注意只是看该目标的中心点,而不是整体。比如 A(2,3) 是狗的中心点,那么 A 就负责来负责预测狗 ② 每个网格自身也要预测 n 个...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:深度学习 ssd bbox。
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SSD是YOLO之后又一个引人注目的目标检测结构,它沿用了YOLO中直接回归 bbox和分类概率的方法,同时又参考了Faster R-CNN,大量使用anchor来提升识别准确度。通过把这两种结构相结合,SSD保持了很高的识别速度,还能把mAP提升到较高的水平。 一、基本结构与原理 ...
1) bbox生成步骤 ① 输入图像分成S \times S的网格。现在是划分成了7 \times 7的,如果物品的中点落在某一个网格单元,这个网格单元将负责识别出这个物体。 YOLO V1; bbox 生成步骤 注意只是看该目标的中心点,而不是整体。比如A(2, 3)是狗的中心点,那么A就负责来负责预测狗 ...
2:计算math_score(两bbox交集的中心与这两个bbox中心的距离之和) 3:如果match_score超出阈值t,则不合并这两个bbox 4:如果match_score小于阈值,就在B中删除b1,b2,将merge_box(b1、b2的坐 标平均值)放入B中。 OverFeat关键步骤四 R-CNN 根据前面所述早期的目标检测,大都使用滑动窗口的方式进行窗口提名,这种...
习惯上,我们称上面这个过程为边界框的编码(encode),预测时,你需要反向这个过程,即进行解码(decode),从预测值l中得到边界框的真实位置b: 然而,在SSD的Caffe源码(https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd)实现中还有trick,那就是设置variance超参数来调整检测值,通过bool参数variance_encoded_in_target来控制两种...