目标检测——yolov4预测及后处理
运用训练好的模型进行目标检测，模型输出为中心点对grid的偏移，长宽相对于anchor的缩放比例以及类别 其维度为（b, 13, 13, 3, classes+5） 1. 根据（x, y, h, w）计算出预测框相对于原图像的位置和大小 2. 获取得分 3.非极大值抑制 ...
原文：目标检测——SSD预测及后处理
. 加载model及训练权重 . 图片预处理 将图片缩放至 ， 大小，并进行与训练过程同样的预处理 不包括图像增强 输入网络，得到预测结果 . 预测结果后处理 . 得到所有预测框的位置 decode bbox 的维度为 ， . 针对每一个类别将置信度高于一定阈值 一般设为 . 的作为备选框 . 采取非极大值抑制过滤重合度较高的框 c pred 的维度为 n , , n为c类别框的个数 . 按置信 ...
2020-12-15 23:47 0 528 推荐指数：
相关推荐
目标检测后处理之NMS（非极大值抑制算法）
目录 一、什么是NMS 二、NMS及其优化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定义： 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法，其目的是为了消除多余的候选框，找到最佳的物体检测 ...
目标检测方法——SSD
SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector） 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 ...
[目标检测]SSD原理
1 SSD基础原理 1.1 SSD网络结构 SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。 SSD图1为SSD网络进行一次预测 ...
【目标检测】SSD：
slides 讲得是相当清楚了： http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 配合中文翻译来看： https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11385009.html ...
目标检测：SSD算法详解
一些概念 True Predict True postive False postive 预测为正类 False negivate True ...
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 ...
（七）目标检测算法之SSD
系列博客链接： （一）目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html （二）目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html ...