则认为它是positive sample,否则为negative sample,考虑到实际负样本数>>正样本数,我们为了避免network的预测值少数服从多数而向负样本靠拢,取正样本数:负样本数大约为1:3,显而易见,用来训练网络的负样本为提取的负样本的子集,那么,我们
self.priors = Variable(self.priorbox.forward(), volatile=True) self.size = size# SSD networkself.vgg = nn.ModuleList(base)# Layer learns to scale the l2 normalized features from conv4_3self.L2Norm = L2Norm(512,20) self.extras = nn.ModuleList(extras) self.loc = nn.ModuleList(head[0]...
但是SSD网络只采用自底向上的路径不够完美,此外,SSD舍弃了高分辨率的底层网络层,对小目标的检测效果不够理想。本文作者提出了基于Bottom-up pathway、Top-down pathway and lateral connections策略的Feature Pyramid Network (FPN)结构,在目标检测任务中取得了不错的效果。 Bottom-up pathway:自底向上的路径就是网络...
also known as Bottleneck. The jump structure enables the ResNet network to have deeper layers and relatively better network performance than ordinary networks. As shown in Fig.4,H(x) is called the desired map for stacking several network layers,xis the entry of the current stacking block...
FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,其原理就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能得到融合后的特征。在得到增强后的特征后,利用RPN(Region Proposal Network)帮助网络推荐感兴趣的区域(ROI区域)。
SSD(Single Shot Detection)是一个流行且强大的目标检测网络,网络结构包含了基础网络(Base Network),辅助卷积层(Auxiliary Convolutions)和预测卷积层(Predicton Convolutions)。 本文包含了以下几个部分: (1)理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念 (2)SSD网络框...
•骨干网络(Backbone Network):通常采用一些流行的卷积神经网络(如ResNet、Hourglass等)作为基础网络,用于提取输入图像的特征。 •中心点预测头(Center-Point Head):这部分网络用于预测图像中每个目标的中心点。通常采用卷积神经网络结构,输出一个热图,其中每个点表示可能是目标中心点的概率。
or feature resampling stages and encapsulates all computation in a single network. This makes SSD easy to train and straightforward to integrate into systems that require a detection component. Experimental results on the PASCAL VOC, COCO, and ILSVRC datasets confirm that SSD has competitive accuracy...
SSD(Single Shot Detection)是一个流行且强大的目标检测网络,网络结构包含了基础网络(Base Network),辅助卷积层(Auxiliary Convolutions)和预测卷积层(Predicton Convolutions)。 本文包含了以下几个部分: (1)理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念 (2)SSD网络框架图 ...
R-FCN 算法进行目标检测的步骤如下:(1)候选区域:使用的是 RPN(Region Proposal Network)候选区域网络,同时 RPN 网络结构是全卷积的网络;(2)分类和回归:采用的是 RPN 特征共享的性质来进行目标的分类。在进行 bbox 回归的时候,通常将 C 选取为 4。 R-FCN采用 ResNet 101 的卷积层作为基础的卷积网络结构,再...