1 SSD基礎原理 1.1 SSD網絡結構 SSD使用VGG-16-Atrous作為基礎網絡,其中黃色部分為在VGG-16基礎網絡上填加的特征提取層。SSD與yolo不同之處是除了在最終特征圖上做目標檢測之外,還在之前選取的5個特特征圖上進行預測。 SSD圖1為SSD網絡進行一次預測 ...
SSD論文閱讀 Wei Liu ECCV SSD Single Shot MultiBox Detector 目錄 作者及相關鏈接 文章的選擇原因 方法概括 方法細節 相關背景補充 實驗結果 與相關文章的對比 總結 作者 intro: ECCV Oral arxiv:http: arxiv.org abs . paper:http: www.cs.unc.edu wliu papers ssd.p ...
2016-12-21 13:30 0 12237 推薦指數:
1 SSD基礎原理 1.1 SSD網絡結構 SSD使用VGG-16-Atrous作為基礎網絡,其中黃色部分為在VGG-16基礎網絡上填加的特征提取層。SSD與yolo不同之處是除了在最終特征圖上做目標檢測之外,還在之前選取的5個特特征圖上進行預測。 SSD圖1為SSD網絡進行一次預測 ...
slides 講得是相當清楚了: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 配合中文翻譯來看: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11385009.html ...
一些概念 True Predict True postive False postive ...
SSD目標檢測網絡 使用SSD檢測網絡一段時間了,研究過代碼,也踩過坑,算是有能力來總結下SSD目標檢測網絡了。 1. SSD300_Vgg16 最基礎的SSD網絡是以Vgg16作為backbone, 輸入圖片尺寸為300x300,這里以其為示例,詳細剖析下SSD檢測網絡 ...
系列博客鏈接: (一)目標檢測概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html (二)目標檢測算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html ...
SSD損失分為兩部分,類別損失和回歸框位置損失 其中,類別損失采用softmax損失,回顧框損失采用l1——smooth損失。 1. softmax損失: SSD類別部分的網絡輸出維度為(batch_size, 8732, num_classes),並經過softmax激活函數 ...
原 目標檢測:SSD的數據增強算法 2018年07月13日 21:28:44 Alpha-AI 閱讀數 3387 ...
目錄: 一、SSD 二、基於SSD的極速人臉檢測 三、VGG 一、SSD SSD主干網絡結構(SSD是一個多級分類網絡) 圖1 ssd主干網絡結構圖 ssd中的vgg-19網絡: SSD采用的主干網絡是VGG網絡,關於VGG的介紹大家可以看我的另外一篇博客 ...