DetectionOutput算子 本文基本结构:首先介绍detection output 这一层的基本理解,之后给出ssd所有代码的详细注释,最后给出caffe中该层各个参数的定义和默认值。 detection out layer是ssd网络最后一层,用于选框整合预、预选框偏移以及得分三项 ...
PriorBox算子 ssd网络一大特点是,为了提高检测准确率,在不同尺度的特征图上进行预测,这种预测就需要prior box layer。 prior box 是干嘛的呢 其实非常类似于Faster R CNN中的Anchors,就是候选框,这种候选框的选取不需要像R CNN那样通过复杂处理产生。在ssd中,priorbox层只需要bottom层feature map的大小,就可以给出候选框。假 ...
2020-01-21 15:22 0 746 推荐指数:
DetectionOutput算子 本文基本结构:首先介绍detection output 这一层的基本理解,之后给出ssd所有代码的详细注释,最后给出caffe中该层各个参数的定义和默认值。 detection out layer是ssd网络最后一层,用于选框整合预、预选框偏移以及得分三项 ...
SSD网络全称是Single Shot MultiBox Detector,可不是咱电脑上的那个SSD(固态硬盘) ): Single Shot意思代表该模型是属于one-stage目标检测方法 ,one-stage又代表什么,代表一步到位,就是从先验框到预测框的确定是一步到位 ...
SSD模型训练起来较为简单,所以最近用的也比较多 现在做一个完整的SSD模型解析,包括训练过程中遇到的各种坑的解决办法 先放一个被用烂了的图 模型说明 图片通过vgg16的conv4_3layer得到一个feature_map_1 对feature_map_1进行卷积 ...
SSD模型配置(训练)与运行 参考博文: 1. * ssd模型配置及运行demo 2. * SSD: Signle Shot Detector 用于自然场景文字检测 3. SSD的配置安装与测试 4. * SSD: Single Shot MultiBox Detector检测单张图片 ...
SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector。 SSD的网络结构流程如下图所示:SSD总共11个block,相比较于之前的VGG16,改变了第5个block的第4层,第6、7、8卷积层全部去掉,分别增加了红框、黑框、黄框、蓝框 ...
SSD网络是一种单阶段的目标检测方法,目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考,我参考的算法实现为:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 1.特征提取 SSD网络的输入一般 ...
之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时,我自己对该项目增加了大量注释 ...
之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时,我自己对该项目增加了大量注释 ...