https://zhuanlan.zhihu.com/p/79854543 先驗框生成 ✔️ SSD從Conv4_3開始,一共提取了6個特征圖,其大小分別為 (38,38),(19,19),(10,10),(5,5),(3,3),(1,1),但是每個特征圖上設置的先驗框數量 ...
SSD是常用的one stage目標檢測算法。目標檢測直白理解就是用框取框圖片中的各個位置,如果能框到目標,且目標的邊界正好與框的邊界重合 則說明檢測到一個目標。如果我們用各種各樣的框逐像素移動,那么肯定可以很快的檢測到目標,但是這樣就帶來一個問題,各種各種的框,逐像素移動,就意味着無數個框, 這樣,在計算層面是無法實現的,所以我們需要采取幾個典型的框,以有一定間距的移動來框圖片中的目標。如果把這 ...
2020-12-14 21:58 0 1029 推薦指數:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/79854543 先驗框生成 ✔️ SSD從Conv4_3開始,一共提取了6個特征圖,其大小分別為 (38,38),(19,19),(10,10),(5,5),(3,3),(1,1),但是每個特征圖上設置的先驗框數量 ...
SSD論文閱讀(Wei Liu——【ECCV2016】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 ...
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 ...
目標檢測網絡(Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等)中,均有先驗框的說法,Faster RCNN中稱之為anchor(錨點),SSD稱之為prior bounding box(先驗框),實際上是一個概念。Anchor設置的合理與否,極大的影響着最終模型檢測性能的好壞 ...
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 ...