原文:SSD网络模型之DetectionOutput算子

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结果,最终输出满足条件的目标检测框 目标的label和得分。 输入方面,mbox priorbox是网络各个 ...

2020-01-21 15:25 0 852 推荐指数:

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SSD网络模型之PriorBox算子

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 ...

Tue Jan 21 23:22:00 CST 2020 0 746
SSD神经网络学习——训练自己的目标检测模型

  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 ...

Fri Apr 24 04:51:00 CST 2020 3 3842
Caffe: SSD模型

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 ...

Wed Feb 22 01:25:00 CST 2017 0 2320
SSD模型解析

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 ...

Fri Jul 13 18:51:00 CST 2018 0 4215
SSD网络结构

SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector。 SSD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 ...

Fri Dec 13 17:29:00 CST 2019 0 262
SSD源码解读——网络搭建

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 ...

Sun Dec 01 19:33:00 CST 2019 0 1007
SSD训练网络参数计算

一个预测层的网络结构如下所示: 可以看到,是由三个分支组成的,分别是"PriorBox"层,以及conf、loc的预测层,其中,conf与loc的预测层的参数是由PriorBox的参数计算得到的,具体计算公式如下: min_size与max_size分别对应一个尺度的预测框(有几个就对应几个 ...

Tue Jun 11 04:44:00 CST 2019 0 1111
目标检测网络SSD详解(三)

SSD目标检测网络   使用SSD检测网络一段时间了,研究过代码,也踩过坑,算是有能力来总结下SSD目标检测网络了。 1. SSD300_Vgg16   最基础的SSD网络是以Vgg16作为backbone, 输入图片尺寸为300x300,这里以其为示例,详细剖析下SSD检测网络 ...

Mon Nov 16 01:31:00 CST 2020 0 2804
 
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