近年来,YOLO(You Only Look Once)和SSD(Single Shot Multibox Detector)作为两种主流的目标检测算法,因其高效性和准确性被广泛应用于实际问题中。本文将全面对比YOLO与SSD,分析它们的架构、性能以及优缺点,并通过代码实例来帮助读者更好地理解两者的实现原理。 1. 目标检测的基本概念 目标检测的核心目标是:给定一张...
与传统的两阶段目标检测方法(如Faster R-CNN)不同,单阶段目标检测方法(如YOLO和SSD)将目标检测任务简化为一个单一的神经网络模型,直接从输入图像中预测目标的类别和位置。 以下是单阶段目标检测的一些关键特点: 1.单一模型:单阶段目标检测方法通常由一个单独的神经网络模型组成,该模型可以直接在一次前向传播中完成目...
YOLO 和 SSD 的一大主要区别是 SSD 不会试图为 pobj 预测一个值。YOLO 模型是在存在一个目标时预测目标的概率,然后再预测每个类别的概率,而 SSD 模型则试图直接预测一个类别存在于一个给定目标框中的概率。 在计算损失时,我们会将有最高 IoU 的每个基本真值框与锚框进行匹配——并将该框定义为「负责」做出...
相比Yolo,SSD采用CNN来直接进行检测,而不是像Yolo那样在全连接层之后做检测。 其实采用卷积直接做检测只是SSD相比Yolo的其中一个不同点,另外还有两个重要的改变, 一是SSD提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图(较靠后的特征图)用来检测大物体; 二是SS...
SSD架构 每个尺度层都由一个3x3卷积层+1x1卷积层构成。每个尺度层的输出,和base network的输出,concatenate在一起,输入后面的网络。 2. YOLO YOLO将输入图片划分成S x S网格。如果一个标注的bounding box的中心落在一个cell中,这个cell负责检测这个物体的存在性。每个cell预测B个bounding boxes和它们的物体存在性分...
一、基础算法 R-CNN(Regions with CNN Features)、Fast R-CNN、Faster R-CNN 二、进阶算法 YOLO、SSD、Mask R-CNN 在目标检测算法方面,近年来取得了长足的发展。传统的算法如基于特征手工设计和分类器组合的方法逐渐被深度学习算法所取代。R-CNN 系列算法是具有里程碑意义的成果,以 Faster R-CNN 为例,它创新...
SSD 的实现相对来讲比较简单,R-CNN 系列代码的实现非常困难 【总结】 ①SSD通过单神经网络来检测模型 ②以每个像素为中心产生多个锚框 ③在多个段的输出上进行多尺度的检测 三、YOLO ①SSD中大量锚框重叠,浪费了很多计算 ②YOLO将图片均分分成S*S个锚框 ...
YOLO (You Only Look Once), RCNN (Region-based Convolutional Neural Networks), Faster R-CNN, SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等算法都是用于目标检测的经典算法,它们在实现目标检测任务时有一些区别。 YOLO: YOLO 是一种单阶段(single-stage)目标检测算法,其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问...
46-5-json格式转换成yolo-v3所需输入 06:15 47-6-完成输入数据准备工作 08:47 48-7-训练代码与参数配置更改 10:30 49-8-训练模型并测试效果 07:08 50-1-迁移学习的目标 05:32 51-2-迁移学习策略 07:12 52-3-Resnet原理 11:55 53-4-Resnet网络细节 12:42 54-5-Resnet基本处理操作...
计算机视觉——SSD和YOLO简介 课件(单发多框检测SSD) 生成锚框 对每个像素,生成多个以它为中心的锚框 给定n个大小 s1, ...,s2,和m个高宽比,那么生成 n+m-1 个锚框,其大小和高宽比分别为:(s1,r1),(s2,r1),...,(sn,r1),(s1,r2),...,(s1,rm), ...