SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种经典的单阶段目标检测算法,由Wei Liu等人于2016年提出。SSD结合了高效的目标检测方法和密集的目标预测,具有较高的检测精度和较快的检测速度。 如图所示的SSD结构,其是基于VGG-16构建,在模型的浅层SSD可以检测到较小的目标,而较深的层检测出较大的目标。 以下是 SSD 的...
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...
conv9_2(4)(括号里数字是每一层选取的default box种类)中的每一个再分别采用两个3*3大小的卷积核进行卷积,这两个卷积核是并列的(括号里的数字代表prior box的数量,可以参考Caffe代码,所以上图中SSD结构的倒数第二列的数字8732表示的是所有prior box的数量,是这么来的38*38*4+19*19*6+10*10*6+5*5*6+...
Single Shot: 单阶段的意思。 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...
1.SSD网络模型 SSD全称为Single Shot MultiBox Detector,一种one-stage目标检测模型,其网络结构图为: 1. SSD模型的主干网络采用VGG网络模块,并进行一些改进: 将VGG16的FC6层和FC7层转变为卷积层(原用于分类) 去除所有的Dropout层的FC8层 新增加Conv6层、Conv7层、Conv8层、Conv9层 2. SSD模型采用的特征图为...
Detector & classifier 这里每个位置生成4个boxes。 Detector & classifier的三个部分: PriorBox层:生成default boxes,默认候选框 Conv3 x 3:生成localization, 4个位置偏移 Conv3 x 3:confidence,21个类别置信度(要区分出背景,也就是20个分类+1个背景) ...
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依次计算边框回归和分类操作,由此可以适应多种尺度目标的训练和检测任务。SSD的出现使得大家...
每个单元上生成固定尺寸和长度比的box 假设每一个特征图中有mxn个单元,每个单元对应k个default box。每个default box预测C个类别概率分布和4个坐标 (c + 4) * k *m * n个输出值 Prior box: 实际选择的default box叫做prior box 38 * 38 * 4 + 19 * 19 * 6 + 1010 * 6 + 556 + 334 + 11 *...
1. 使用batch_sampler做data argument时要注意是否crop的样本只包含目标很小一部分。2.检查对于你的样本来说回归和分类问题哪个更难,以此调整multibox_loss_param中loc_weight进行训练。3.正负样本比例,HARD_EXAMPLE方式默认只取64个最高predictions loss来从中寻找负样本,检查你的样本集中正负样本比例是否合适。
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...