SSD算法介绍 SSD属于one-stage检测方法,主要通过了直接回归目标类别和位置的方式。在进行预测时也正是由于通过不同尺度的特征层上进行预测,所以在图像低分辨率时也能很好的对目标进行检测,保证其精度。在训练的过程中采用了端到端的方式进行训练。 SSD网络结构 基础网络使用 ...
论文题目:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文地址:https: arxiv.org pdf . .pdf 大神那年盛夏pytorch复现的SSD算法代码:https: github.com acm ssd pytorch 本篇转载于大神荨cecilia的SSD算法思想和结构详解 目标检测大方向分主要分为二段式和一段式,前面笔者的博客里说到的RCNN SSP ...
2020-09-02 12:13 0 615 推荐指数:
SSD算法介绍 SSD属于one-stage检测方法,主要通过了直接回归目标类别和位置的方式。在进行预测时也正是由于通过不同尺度的特征层上进行预测,所以在图像低分辨率时也能很好的对目标进行检测,保证其精度。在训练的过程中采用了端到端的方式进行训练。 SSD网络结构 基础网络使用 ...
Paper: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf SSD用神经网络(VGG)提取多层feature map ,来实现对不同大小物体的检测。如下图所示: We use the VGG-16 network as a base, but other ...
本文目的:介绍一个超赞的项目——用Keras来实现SSD算法。 本文目录: 0 前言 1 如何训练SSD模型 2 如何评估SSD模型 3 如何微调SSD模型 4 其他注意点 0 前言 我在学习完SSD算法之后,对具体细节有很多的疑惑,记录如下: SSD ...
...
首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上参考的代码的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 为什么要使用pytorch复现呢,因为好多大佬的代码对于萌新真的 ...
在上一篇的博客讲述了SSD的原理,这一篇主要是讲解keras的实现。 keras代码的github地址为:点击打开链接 model 的框架实现(ssd.py): 先给出了改变后的VGG16的实现: 标红部分就是进行改变 ...
一些概念 True Predict True postive False postive ...
前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进程,主流算法主要分成两个类型: (1)Two-stage方法:如R-CNN系列算法,其主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选框,然后对这些候选框进行分类和回归,two-stage的方法优势在于准确率度高 ...