SSD的全称是Single Shot MultiBox Detector,Single Shot表示SSD是像YOLO一样的单次检测算法,MultiBox指SSD每次可以检测多个物体,Detector表示SSD是用来进行物体检测的。 针对YOLO的三个问题,SSD做出的改进如下: 使用了类似Faster R-CNN中RPN网络提出的锚点(Anchor)机制,增加了bounding box的多样性; 使用全卷积的网络结...
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,…
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 在不同尺度的特征图上进行预测 (比起two stage算法)真正实现了端到端的训练 即使图像的分辨率比较...
MultiBox Detector:意思应该是 多目标检测的意思。 回到顶部 5 Conclusions 本文提出了 SSD,一种面向 多类别的快速 single-shot 目标检测器。我们模型的一个关键特征是 使用连接到网络顶部多个特征图的多尺度卷积 bounding box 输出。这种表示方式使我们能够有效地对可能的 box 形状空间进行建模。通过实验验证了,给定...
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...
SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的目标检测算法。相对于传统的目标检测算法如R-CNN和Fast R-CNN,SSD能够在一次前向传播中同时预测多个不同尺度的目标框,并获得目标的类别和位置信息。 SSD的网络结构 SSD的网络结构主要包括两个部分:基础网络和特征提取层...
目标检测SSD: Single Shot MultiBox Detector 一、前言 1.1 什么是目标检测 目标检测问题可以分为以下两个问题: 分类:所有类别的概率 定位: 4个值(中心位置x,y,宽w,高h) 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先...
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)。 背景 目标检测主流算法分成两个类型: ...
SSD:Single Shot MultiBox Detector 摘要: 提出了一种利用单个深度神经网络对图像中目标进行检测的方法。我们的方法名为SSD,它将边界框的输出空间离散为一组默认框,每个特征映射位置具有不同的纵横比和比例。在预测时,网络为每个默认框中每个对象类别的存在生成评分,并对该框进行调整以更好地匹配对象形状。此外,该网...