DetectionOutput算子 本文基本結構:首先介紹detection output 這一層的基本理解,之后給出ssd所有代碼的詳細注釋,最后給出caffe中該層各個參數的定義和默認值。 detection out layer是ssd網絡最后一層,用於選框整合預、預選框偏移以及得分三項 ...
PriorBox算子 ssd網絡一大特點是,為了提高檢測准確率,在不同尺度的特征圖上進行預測,這種預測就需要prior box layer。 prior box 是干嘛的呢 其實非常類似於Faster R CNN中的Anchors,就是候選框,這種候選框的選取不需要像R CNN那樣通過復雜處理產生。在ssd中,priorbox層只需要bottom層feature map的大小,就可以給出候選框。假 ...
2020-01-21 15:22 0 746 推薦指數:
DetectionOutput算子 本文基本結構:首先介紹detection output 這一層的基本理解,之后給出ssd所有代碼的詳細注釋,最后給出caffe中該層各個參數的定義和默認值。 detection out layer是ssd網絡最后一層,用於選框整合預、預選框偏移以及得分三項 ...
SSD網絡全稱是Single Shot MultiBox Detector,可不是咱電腦上的那個SSD(固態硬盤) ): Single Shot意思代表該模型是屬於one-stage目標檢測方法 ,one-stage又代表什么,代表一步到位,就是從先驗框到預測框的確定是一步到位 ...
SSD模型訓練起來較為簡單,所以最近用的也比較多 現在做一個完整的SSD模型解析,包括訓練過程中遇到的各種坑的解決辦法 先放一個被用爛了的圖 模型說明 圖片通過vgg16的conv4_3layer得到一個feature_map_1 對feature_map_1進行卷積 ...
SSD模型配置(訓練)與運行 參考博文: 1. * ssd模型配置及運行demo 2. * SSD: Signle Shot Detector 用於自然場景文字檢測 3. SSD的配置安裝與測試 4. * SSD: Single Shot MultiBox Detector檢測單張圖片 ...
SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector。 SSD的網絡結構流程如下圖所示:SSD總共11個block,相比較於之前的VGG16,改變了第5個block的第4層,第6、7、8卷積層全部去掉,分別增加了紅框、黑框、黃框、藍框 ...
SSD網絡是一種單階段的目標檢測方法,目標檢測方法旨在給定的圖片中找出目標物體的坐標位置和所屬類別。我們在這里來梳理一下訓練的大致流程謹供參考,我參考的算法實現為:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 1.特征提取 SSD網絡的輸入一般 ...
之前,對SSD的論文進行了解讀,可以回顧之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 為了加深對SSD的理解,因此對SSD的源碼進行了復現,主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時,我自己對該項目增加了大量注釋 ...
之前,對SSD的論文進行了解讀,可以回顧之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 為了加深對SSD的理解,因此對SSD的源碼進行了復現,主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時,我自己對該項目增加了大量注釋 ...