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...
YOLO的缺点,首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框,而且属于一个类别。对于小物体,Yolo的表现会不如人意。Yolo对于在物体的宽高比方面泛化率低,就是无法定位不寻常比例的物体。Yolo的定位不准确也是很大的问题。 2.2 SSD算法 SSD全称 :Single Shot MultiBox Detector。在R-CNN系列模型里。Region Proposal和分类是分...
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...
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...
从入门到精通:目标检测中的SSD与YOLO系列 引言 在计算机视觉领域,目标检测是一项至关重要的任务,它要求系统能够识别图像或视频中的目标对象,并给出其位置和类别。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法的性能得到了显著提升,其中SSD和YOLO系列以其高效性和准确性成为了业界的热门选择。本文将带您深入了解这两种框架...
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...
R-CNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN等,目标检测的准确度和精度具有优势,但是很耗时,速度较慢。而类似于SSD好YOLO等算法,其速度快,但是精度性能相对较差。 主要挑战存在如下几点: 1.小尺度目标检测。对于基于深度卷积神经网络的目标检测,由于深度网络顶层神经元感受野较大,对于小尺度目标信息保存较不完整,故而小尺度目标...
单级式方法在目标检测领域中，与常见的两级式方法（先寻找目标候选区域，再进行分类与边界框回归）形成鲜明对比。这类方法直接在输入图像上进行目标预测，无需中间的候选区域生成步骤，简化了流程，提高了效率。单级式方法中的代表包括YOLO（You Only Look Once）与SSD（Single Shot Detection）。YOLO最初...
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...
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 ...