SSD目标检测 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...
SSD: Single Shot MultiBox Detector 修改于 2022-09-04 21:49:37 2K0 举报 文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现 1、摘要 本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD,根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度,将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合...
Single Shot MultiBox Detector (SSD):目标检测界的 “快枪手” Single Shot MultiBox Detector (SSD):目标检测界的 “快枪手” 发布时间:2025-02-19 近日热文: 1. 全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释 2. 大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路 3. 2W8000字深度剖析25种RAG变体...
Single Shot MultiBox Detector (SSD):目标检测界的 “快枪手” 🕙发布时间:2025-02-19 近日热文: 1. 全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释 2. 大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路 3. 2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一 知乎【柏企】 公众号【柏企科技说】【...
为什么要学习SSD,是因为SSD和YOLO一样,都是one-stage的经典构架,我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。SSD这个目标检测网络全称为Single Shot MultiBox Detector,重点在MultBox上,这个思想很好地利用了多尺度的优势,全面提升了检测精度,之后的YOLOv2就借鉴了SSD这方面的思路才慢慢发展起来。
SSD, asingle-shot detectorfor multiple categories (faster than YOLO, accurate as Faster R-CNN) The core of SSDispredicting category scores and box offsetsfor a fixed set ofdefault bounding boxesusingsmall convolutional filtersapplied tomultiple feature mapsfrom different layers ...
1. 我们提出了SSD,一个多分类单杆检测器(single-shot detector),比现在的单杆检测器(YOLO)更快,和那些较慢技术精度一样,并且超过了区域提议(region proposals)和池化(pooling)的方法,包括faster R-CNN. 2. SSD的核心部分是预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的框偏移,这些是通过使用卷积滤波器到特征图上...
登录 大会员 消息 动态 收藏 历史记录 创作中心 投稿SSD(Single Shot MultiBox Detector)SSD(Single Shot MultiBox Detector)十色戒编辑于 2024年04月10日 10:16 分享至 投诉或建议评论 赞与转发1 0 1 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
SSD(single shot multibox detector) SSD模型结构 SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法是Wei Liu在ECCV 2016提出的一种(one-stage方法)目标检测模型,算法的主网络结构是VGG16。 直接回归目标类别和位置(不需要候选框提取的过程),是针对于卷积网络的结果进行处理 ...
SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测+fine-tuning(二) 机器学习图像识别人脸识别 本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置,然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法,并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码...