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VOC2007上,SSD300比YOLP的mAP高了10% ...
根据输入的不同aspect ratio 和 scale 以及 num_prior来返回特定的default box, default box 的数目是feature map的height x width x num_prior。 localization与confidence 这两者的意义如下,主要作用用来过滤,训练 问题:SSD中的多个Detector & classifier有什么作用? SSD的核心是在不同尺度的特征图上来进行Detector ...
Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part I — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing-ssd-in-keras-part-i-network-structure-da3323f11cff Implementing Single Shot Detector (SSD) in Keras: Part II — Network Structure. https://towardsdatascience.com/implementing...
SSD目标检测模型简介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。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(mean Average…
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,速度比Faster RCNN更快,mAP优于YOLO v1。 SSD方法基于前馈卷积网络,其产生固定大小的边界框集合和框中对象类别的分数,接着是非最大化抑制步骤以产生最终检测。
[论文笔记] SSD:Single Shot MultiBox Detector说在前面个人心得: 1. Jaccard overlap: J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B|} 2. 相较于YOLO,最大的区别在于用了多个层次的特征图来预测边框位置 ECCV 2016,原…
简介:SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,尤其在人脸检测领域有广泛的应用。本文将带你了解SSD算法的原理,如何在PyTorch中实现,以及如何将其应用于人脸检测任务。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 一、SSD算法简介SSD是一种目...
图1 不同检测算法的性能对比 本文讲解的是SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector,名字取得不错,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。在上一篇文章中我们已经讲了Yolo算法,从图1也可以看到,SSD算法在准确度和速度(除了SSD512)上都比Yolo要好很多。图2给出了不同...
ssd目标检测算法法 SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种目标检测算法,由俄罗斯莫斯科国立大学在2016年提出。SSD算法的主要特点是可以一次性检测图像中的多个目标,而无需进行多阶段的处理。 以下是SSD算法的主要步骤: 1. 特征提取:首先,SSD算法使用一种称为SSDPose的网络结构来提取图像的特征。这个网络结构包括...
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...