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 ...
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結果,最終輸出滿足條件的目標檢測框 目標的label和得分。 輸入方面,mbox priorbox是網絡各個 ...
2020-01-21 15:25 0 852 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
一個預測層的網絡結構如下所示: 可以看到,是由三個分支組成的,分別是"PriorBox"層,以及conf、loc的預測層,其中,conf與loc的預測層的參數是由PriorBox的參數計算得到的,具體計算公式如下: min_size與max_size分別對應一個尺度的預測框(有幾個就對應幾個 ...
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 ...