1.理解SSD网络所需要理解的几个重要概念 Single Shot Detection :早期的目标检测系统包含了两个不同阶段:目标定位和目标检测,这类系统计算量非常耗时,不适用实际应用。Single Shot Detection模型在网络的前向运算中封装了定位和检测,从而显著提高了运算速度。 多尺度特征映射图(Multiscale Feature Maps):小编认为这是SS...
/Two-StageSSD模型结构 我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作,称为Two-Stage类算法。今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(SingleShotMultiBox...Conv10和Conv11映射到原图的候选框偏大,则可以用来检测大物体。这样实现的检测不同尺度物体的目的。接下来,我们实例看一下SSD的预测过程,如下图:...
SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越)。 图1 速度对比 SSD具有如下主要特点: 从YOLO中继承了将detection转化为regression的思路,一次完成...
1.理解SSD网络所需要理解的几个重要概念 Single Shot Detection:早期的目标检测系统包含了两个不同阶段:目标定位和目标检测,这类系统计算量非常耗时,不适用实际应用。Single Shot Detection模型在网络的前向运算中封装了定位和检测,从而显著提高了运算速度。 多尺度特...
The Single Shot Detector (SSD) 训练只需输入图像和物体ground truth 如图b和c所示,特征图的每个位置上生成候选框(图中为4个),SSD在不同大小的特征图(图中8x8 4x4)上进行预测 如图c所示,对于每一个候选框,预测生成框的偏移量(cx,cy,w,h)及每个类别的分数 ...
4、model zoo 除了weiliu89/caffe还有另外哪些训练好、开源的: 交通信号灯SSD:https://github.com/jinfagang/TrafficLightsDetectionSSD: Signle Shot Detector 用于自然场景文字检测 SSD-tensorflow的一个版本的github:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow...
SSD网络包括两个部分,前面的是基础网络,就是用于图像分类的标准网络,但是把涉及到分类的层全部裁掉,称为 base network ,后面的网络是我们自己设计的辅助结构用于实现检测,SSD设计特色如下: Multi-scale feature maps for detection : 我们通过在 truncated base network 后面加入 卷积特征层,得到不同尺度的特征图,对...
[论文理解]SSD:Single Shot MultiBox Detector SSD:Single Shot MultiBox Detector Intro SSD是一套one-stage算法实现目标检测的框架,速度很快,在当时速度超过了yolo,精度也可以达到two-stage的精度,可以与faster rcnn媲美,这套算法里用到了与faster rcnn的anchor相似的概念-default box,也解决了多尺度问题对one-...
Predictionson a grid Non-maximum suppressionYOLO:YouOnlyLookOnceSSD:SingleShotDetection... describingthesame person.YOLO:YouOnlyLookOnceTheYOLOmodel was first published (by Joseph Redmon et 智能推荐 ssd : Single Shot MultiBox Detector 作者:18届 cyl 日期:2021-08-08 论文:《Single Shot MultiBox Det...
作者github提供的是Linux的版本,对caffe的源码做了很大的改动,加进了很多的层,像NormalizeLayer,PermuteLayer,FlattenLayer,PriorBoxLayer,ConcatLayer,ReshapeLayer,DetectionOutputLayer等。所以linux的童鞋最好直接下载作者的caffe进行编译。这里就不在赘述。linux下的运行效果如下, ...