Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I V— Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-single-shot-detector-ssd-in-keras-part-iv-data-augmentation-59c9f230a910 Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part V— Network Structure. https://towardsdatas...
SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox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,SSD的特点是: SSD提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图可以用来检测小物体,而小特征图用来检...
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。
1. 引言 SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector, SSD的优势在于消除了bounding box proposal和pixel or feature resampling,并使用了multi-scale,因此达到了比faster rcnn和yolo更高的检测精度和更快的检测速度。 图片来自目标检测|SSD原理与实现 - 知乎 (zhihu.com) 2. SSD模型 SSD采用VGG16作为基础...
在这篇文章中,我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列,因此它的速度很快,非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标,并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章,然后我们将深入研究数据增强、锚框...
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 ...
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具有如下结构特点和优缺点: ...
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 ...
在这篇文章中,我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。 该算法属于一次性分类器系列,因此它的速度很快,非常适合嵌入到实时应用程序中。 SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标,并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章,然后我们将深入研究数据增强、锚...
SSD: Single Shot MultiBox Detector Abstract:呈现了一个使用单深度神经网络检测图像目标的方法。方法被命名为SSD,将边界框的输出空间离散化为在每一个特征图位置上的具有不同比例和尺度一组默认框。预测阶段,网络为每一个默认框中每一个对象类别的存在情况都输出一个得分,并对框进行调整来匹配对象的形状。另外,网...