default box类似于RPN当中的滑动窗口生成的候选框,SSD中也是对特征图中的每一个像素生成若干个框。 特点分析: priorbox:相当于faster rcnn里的anchors,预设一些box,网络根据box,通过分类和回归给出被检测到物体的类别和位置。每个window都会被分类,并回归到一个更准的位置和尺寸上 各个feature map层经过priorBox层生...
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...
SSD的灵感来自MultiBox,并具有相似的损失函数,但有许多不同之处和改进之处。虽然MultiBox通过训练一个目标检测器非常成功地生成了目标建议,但是对于完整的目标检测,它仍然需要对生成的建议进行后分类。然而,我们的SSD可以检测多个类别的单阶段评估的输入图像。现在我们将描述方法的关键区别。
■耿云川,资深SoC设计专家,软硬件协同设计专家,擅长人工智能加速芯片设计。 SSD(Single Shot multiBox Detector)算法是一种经典的直接检测目标类别和边界框(Bounding Box)的多目标检测算法。很多商用的目标检测/人脸识别算法借鉴了SSD的算法思路或部分计算结构。 目标检测(分类与边框检测) 3.5.1 SSD特点 SSD具有如下结...
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) 在VOC2007上,SSD300比Faster R-CNN的FPS高了6.6倍 ...
1 SSD:Single Shot MultiBox Detector 较多参考于:SSD. 1.1 优势 关键的数据增广,采样策略在分类期间使用了pooling,比人为设置更鲁棒。 更多特征图的提升 ,使用底层特征图来预测边界框输出。 更多的默认框形状效果更好,默认情况下,每个位置使用6个默认框。如果我们删除具有1/3和3宽高比的框,性能下降0.9%。通过进...
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题,本文取消了候选区域提取步骤,通过采用一系列设计在检测上得到较好的精度和速度 contributions : 1)提出的 SSD 比 YOLO v1 速度快,精度好, 和 Faster R-CNN 精度差不多 2)SSD 的核心是 使用小的卷积...
SSD:Single Shot MultiBox Detector解读。若博文有不妥之处,望加以指点,笔者一定及时修正。 ① 论文概要 1. 前言 SSD的研究目标检测接触的第一个模型,先介绍一点相关知识: 参考链接附在[1],[3],推荐,打call! ①评估速度用 FPS/SPF :FPS:Frame per second ;每秒识别的图像帧数,越大速度越快; :SPF:Second...
SSD 作为经典算法,同样是必不可少的学习重点,SSD算法的英文全称是Single Shot MultiBox Detector,Single Shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox Detector指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN,先通过CNN得到候选框,然后进行分类和回归,而YOLO和SSD可以一步完成检测,相对YOLO,SSD采用CNN来直接进行检测,而不是...
论文题目:SSD:Single Shot MultiBox Detector 作者及其机构: 发表会议与时间:ECCV 2016 研究背景 在介绍SSD网络之前,首先回顾一下目标检测任务本身的一个发展,目前来看,基于深层神经网络的目标检测主要由两类: 双阶段算法:第一阶段网络用于候选框的提取,第二阶段对提取的候选框进行分类和精确的坐标回归。