2 The Single Shot Detector (SSD) 图1. SSD框架. GT是Ground Truth的缩写. (a) 训练的时候SSD仅仅需要一张输入图像以及每个待识别目标的GT矩形框. 使用卷积的方式, 我们构造一个具有不同aspect ratios的默认矩形框小集合(如: 4个小矩形框), 用这几个boxes在几个特征maps(这几个特征maps尺度不同, 如8x8(...
这是Single Shot Multibox Detector中引入的关键思想。让我们详细了解这一点。 使用所有特征进行预测 早些时候,我们只使用倒数第二个特征图,并应用3X3的卷积核来得到输出(概率,中心,框的高度和宽度)。这里我们在网络的所有特征图上应用3X3卷积来预测它们的全部。来自较低层的预测有助于处理较小尺寸的物体。这是怎么...
简而言之,YOLO系列对于目标的尺度比较敏感,而且对于尺度变化较大的物体泛化能力比较差。 针对YOLO和Faster R-CNN的各自不足与优势,WeiLiu等人提出了Single Shot MultiBox Detector,简称为SSD。SSD整个网络采取了one stage的思想,以此提高检测速度。并且网络中融入了Faster R-CNN中的anchors思想,并且做了特征分层提取并...
这是原始MultiBox [7]使用的匹配方法,它确保每个真实标签框有一个匹配的默认框。与MultiBox不同,匹配默认框与真实标签jaccard重叠高于阈值(0.5)的默认框。添加这些匹配简化了学习问题:它使得有多个重叠默认框时网络预测获得高置信度,而不是要求它选择具有最大重叠的那个。 SSD训练来自MultiBox[7,8],但扩展到处理多...
引用: Liu, Wei, et al. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." arXiv preprint arXiv:1512.02325 (2015). 引用次数: 23(Google Scholar,by 2016/11/28). 项目地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 主流的目标检测算法一般首先是一个region proposal的过程,即提出候选区域!SSD把这个过程取消...
2 The Single Shot Detector(SSD) ssd-fig1.png 2.1 模型 用VGG-16做base网络,并将辅助结构添加到网络以生成具有如下关键特征的检测: 用于检测的多尺度特征图 将卷积特征层添加到截断的base网络的末尾,这些层的尺寸逐渐减小,并允许在多个尺度上预测检测。用于预测检测的卷积模型对于每个特征层是不同的(Overfeat和...
SSD(Single Shot MultiBox Detector) 算法借鉴了Faster RCNN与YOLO的思想,在一阶段网络的基础上使用了固定框进行区域生成,并利用了多层的特征信息,在速度与检测精度上都有了一定的提升。 1. SSD算法流程 SSD算法流程如上图,输入图像首先经过VGG的基础网络,在此之上又增加了几个卷积层,然后利用3×3的卷积核在6个...
论文阅读理解 - SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD: Single Shot MultiBox Detector Slide Code-Caffe 摘要SSD,一次深度神经网络前馈来进行目标检测. 通过对不同 scales 的各 feature map 位置,根据不同的 aspect ratios,将 bounding boxes 的输出空间离散化为 default boxes 集合. 在预测阶段,网络得到在...
1)在目标检测领域的,单阶段(one-stage/single-shot)算法分支上,本文提出的SSD网络架构模型比当红炸子鸡YOLO模型准确率要更高,且更快。而事实上,在准确率上,SSD甚至也不输那些多阶段的大模型(比如:Faster R-CNN) 2)SSD的核心其实就是利用一些小的卷积层直接在不同尺度的特征图上去预测固定个数默认边界框(defau...
针对多尺度单发射击检测(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法对小目标物体检测效果不佳的问题,提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD,AFF-SSD)算法。首先,为了提升网络对小目标物体的检测性能,使用注意力特征融合模块对浅层特征图中的特征信息融合,在降低噪声的同时增强特征图中远距离像素的相关性;其次...