论文| Single Shot Multibox Detector 链接| SSD: Single Shot MultiBox Detectorlink.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-46448-0_2 作者| Wei Liu Email author cv-tricks.com/object-de 设计思想 : 小白之所以重新温习下SSD,是觉得SSD算法可以更好地帮助理解目标检测中其他前进的算法。SSD仅在输入...
Bounding box的偏移量是对每一个特征图上的点上的默认box的相对位置偏移。 默认框和纵横比。对于特征图的每一个网格,我们为其联系了一组默认的bounding box。每一个特征图的网格上,分别预测默认bounding box的偏移量,和用来表示出现在这个bounding box中的每一个类别的得分。每一个位置有k个默认bounding box,每一...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf Pytorch代码:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks Pytorch代码: import torch import torch.nn as nn import torchvision import cv2 def Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,padding=1): return n...
SSD训练目标继承自MultiBox,但是可以扩展为处理多个目标类别。令 表示类别p的第i个默认box和第j个groun truth box,用如上的匹配策略,得到 。整个目标损失函数由位置损失(loc)和置信度损失(conf)的权重和组成。 其中N为匹配的默认box个数,位置损失是预测box(l)和ground truth box(g)的平滑L1损失。与Faster R-C...
The Single Shot Detector(SSD) SSD基于前向卷积网络,产生一些固定尺寸大小的边界框和代表框中目标物类别的分数,最后通过使用NMS处理得到最终检测结果。 用于检测的多尺寸feature maps:在截断的base net后添加一层卷积层。这些网络层在大小上逐渐变小,同时可以实现多尺寸的检测预测。用于进行预测的卷积层各个不同。
我这里就来个代码实现好了,强烈建议代码和论文配合这来看, 挺难的一篇论文 1#!/usr/bin/env python2#-*- coding:utf-8 -*-3importtensorflow as tf4importnumpy as np5importtime67classSSD(object):8def__init__(self, sess):9self.scales = [0.2,0.35,0.50,0.65,0.80]10self.ratios = [1.,2.,...
default box可以有不同的长宽比,在这论文中取了如下这五种,同时,依据长宽比可以计算出每个default box的宽度和高度;并且在长宽比为1 的情况下,多添加一个scale,此时,一共有6种default box。 aspect ratio 同时,default box的中心点的坐标可以通过如下的方式计算得到,其中|f_k|是第k个特征图的大小。可以看出坐...
论文阅读笔记:SSD: Single Shot MultiBox Detector,感想SSD是在YOLO和fasterR-CNN基础上进行构建的,它继承了YOLO的速度快的特点,和FasterR-CNN准..
SSD:SingleShotMultiBoxDetectorWeiLiu1,DragomirAnguelov2,DumitruErhan2,ChristianSzegedy2,ScottReed31UNCChapelHill2Goo..
如果选择MAX_NEGATIVE方式,则M = P*neg_pos_ratio,这里当neg_pos_ratio = 3的时候,就是论文中的正负样本比例1:3了。 enum MultiBoxLossParameter_MiningType { MultiBoxLossParameter_MiningType_NONE = 0, MultiBoxLossParameter_MiningType_MAX_NEGATIVE = 1, MultiBoxLossParameter_MiningType_HARD_EXAMPLE =...