SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文解读

最新推荐文章于 2025-01-12 19:14:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-12 19:14:19 发布 · 505 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#目标检测 #SSD #计算机视觉 #One-Stage

博客因迁移麻烦，提供知乎专栏链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/67224812 以供参考，涉及目标检测、SSD、计算机视觉、One - Stage等信息技术领域内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SSD - Single Shot MultiBox Detector 论文解读
JerryZhang__的博客
02-25 1259
title: Single Shot MultiBox Detector paper link: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf github: https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 文章基本思路： SSD的基本思路是将目标检测的Bbox的输出空间离散化为多个不同尺度的feature map上每个位置上的一系...
目标检测7——SSD: Single Shot MultiBox Detector
qq_45792437的博客
01-14 1233
SSD300 在 59 FPS时实现 74.3% mAP ，而SSD500 在 22 FPS 时实现 76.9% mAP，优于Faster R-CNN（7 FPS 时 73.2% mAP）和YOLOv1（45 FPS 时 63.4% mAP）
RCNN学习笔记(10)：SSD:Single Shot MultiBox Detector
热门推荐
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
10-04 3万+
之前一直想总结下SSD，奈何时间缘故一直没有整理，在我的认知当中，SSD是对Faster RCNN RPN这一独特步骤的延伸与整合。总而言之，在思考于RPN进行2-class分类的时候，能否借鉴YOLO并简化faster rcnn在21分类同时整合faster rcnn中anchor boxes实现multi-scale的思想而设计出了SSD，这篇blog关于SSD的细节方面整理的很好，以供参考。
SSD:Single Shot MultiBox Detector(单点多尺度目标检测器)
sc9876543210的博客
05-25 325
一:目标检测的发展 1、基于手工特征的目标检测 2、基于深度学习的目标检测 A、基于区域提名的目标检测 B、基于端到端学习的目标检测 二:SSD 1、背景 2、成果 3、贡献 5、论文摘要 6、论文引言 7、faster Rcnn介绍 8、Yolo介绍 9、SSD网络结构 10、ssd default box设计 当宽高比=1时，会额外增加一组框。 11、ssd匹配策略 12、ssd损失函数 13、ssd难例挖掘 14、ssd数据增强 15、ssd与Faster Rcnn
论文阅读笔记（十六）：SSD: Single Shot MultiBox Detector
sunshine_010的博客
04-13 669
We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of bounding boxes into a set of default boxes over differe...
SSD: Single Shot MultiBox Detector
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
12-01 743
Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 , Dumitru Erhan3 , Christian Szegedy3 , Scott Reed4 , Cheng-Yang Fu1 , Alexander C. Berg1 1UNC Chapel Hill 2Zoox Inc. 3Google Inc. 4University of Michigan, Ann-Arbor 1wli...
SSD：Single Shot MultiBox Detector 英文原文和中文翻译版
12-11
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种高效的目标检测算法，由Wei Liu等人在2015年提出。它在计算机视觉领域中具有重要的地位，因其能够实现端到端的实时目标检测，即在一个单一的网络前向传递过程中完成定位...
SSD论文翻译（SSD: Single Shot MultiBox Detector）
03-06
本资源是本人翻译的Single Shot MultiBox Detector的一文，出自于2016年，主要内容是完成行人重识别的网络构建，不仅提高了识别准确率，并且提高了是别的速度。其中，作者的一些设计思路很有启发。
第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）
最新发布
m0_59510256的博客
01-12 1371
本篇博客介绍了 SSD（Single Shot MultiBox Detector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型。与双阶段检测模型（如 Faster R-CNN）相比，SSD 在保持较高检测精度的同时，显著提升了检测速度，使其更适用于实时检测任务。SSD 的核心优势在于其多尺度检测机制：通过在多个特征图的每个位置上设置不同尺度和长宽比的先验框（Default Boxes），SSD 能够充分利用低层特征图的小感受野检测小目标，以及高层特征图的大感受野检测大目标，从而有效提升小目标的检测效果。
目标检测之SSD：Single Shot MultiBox Detector
qq_41950533的博客
03-11 7293
Single Shot MultiBox Detector论文学习 single shot指的是SSD算法属于one-stage方法，MultiBox说明SSD是多框预测。ssd和yolo都是一步式检测器，yolov1的一个缺点就是不擅长做小目标识别，ssd正好克服了这个问题，ssd的一个优势就是准确率高，但ssd512版本fps比yolo低。 1.采用多尺度特征图用于检测 卷积神经网络一般是个金字塔结构，前宽后窄，所以在不同的阶段就可以得到一些比较大的特征图和一些比较小的特征图，思路和spp差不多。 一
【SSD】《SSD：Single Shot MultiBox Detector》
bryant_meng
11-21 3236
ECCV 2016部分笔记学习摘抄自。
论文笔记 SSD: Single Shot MultiBox Detector
xiaoxiang_AQ 的博客
09-19 8444
话不多说开始总结，作为新一个快速高效的目标检测算法，SSD结合了Faster RCNN和YOLO 算法。本文主要提出的贡献有以下几点：（1）提出SSD算法，比YOLO算法更加迅速，同时和速度较慢的运行region proposal与pooling的算法的精度一样好（包括faster R-CNN） （2）SSD算法的核心是通过使用在特征图上的小卷积滤波器，来预测类别置信度和一系列有误差的boundi
《SSD: Single Shot MultiBox Detector》论文笔记
m_buddy的博客
11-10 462
1. 论文思想 SSD从网络中直接预测目标的类别与不同长宽比例的边界框。在这篇论文中提出的方法（SSD）并没有为边界框假设重采样像素或是特征，但是却达到了使用这种方案检测模型的精度。在VOC 2007的测试集上跑到了mAP74.3% 59 FPS（在后来改进数据增广的方法，在VOC 2007数据集上实现了分辨率为300∗300300*300300∗300的图片上实现了77.2% mAP，在512∗...
SSD:Single Shot MultiBox Detector 论文笔记
Solomon1558的专栏
11-07 7537
【前言】目前博主在研究Object Detection问题，目前主要学习SSD的论文并训练自己的模型。这篇博文系转载，虽然自己也做了笔记，但是这篇blog关于SSD的细节方面整理的更好，转载以供学习参考。 转载自博主chenxp2311 .http://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/52563573     之前一直想总结下SSD，奈何时
SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文笔记
BangGui02
10-03 787
该论文提出了一种只需使用单个神经网络就可以实现目标检测的模型。该模型使用多个不同层的feature maps来使得该模型能够处理多种不同尺度的目标。
SSD: Single Shot MultiBox Detector论文笔记
xuefengxiaoyang的博客
05-15 344
论文链接：SSD: Single Shot MultiBox Detector 代码：SSD 摘要： 作者提出了一个单一的深度神经网络（SSD）来做图像的目标检测。网络预测出的边界框由一系列默认框组成，这些默认框位于每个特征图位置上并且有不同的横纵比和尺度。在预测时，网络为每个默认框中每个目标类别的存在生成评分，并对该框进行调整以更好地匹配对象形状。此外，该网络结合了来自不同分辨率的多个特...
【论文阅读笔记】SSD：Single Shot MultiBox Detector
时光机 °的博客
02-22 360
地址：SSD：Single Shot MultiBox Detector 时间：2015年12月发布，2016年12月最终 全文概括   SSD引入了Faster RCNN的anchor，使用多level 的 feature map来进行分类和回归，从而增强多尺度的语义信息(SSD应用在不同尺度的feature 上)。   在VOC 2007 test数据集上，SSD达到74.3%74.3\%...
（SSD）Single Shot MultiBox Detector论文阅读笔记
weixin_43422466的博客
07-02 2430
文章目录SSD: Single Shot MultiBox Detector论文阅读笔记2016Abstract1. Introduction2. The Single Shot Detector (SSD)2.1 Model2.2 Training3. Experimental Results3.1 PASCAL VOC20073.2 Model analysis3.3 PASCAL VOC20123.4 COCO3.5 Preliminary ILSVRC results3.6 Data Augment
ssd: single shot multibox detector
03-16
SSD（Single Shot Multibox Detector）是一种用于目标检测的深度学习模型，它是一种基于锚点（anchor）的目标检测算法。相比于传统的目标检测算法，如RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN等，SSD具有更快的检测速度和更好的准确率。 SSD通过使用多个不同大小和宽高比的锚点，来检测输入图像中的目标物体。它使用了一个卷积神经网络（CNN）来提取特征，然后将这些特征输入到多个检测层中进行目标检测。每个检测层都可以检测多个目标，并且每个目标都由多个锚点进行预测。 SSD在训练过程中使用交叉熵损失函数来最小化目标检测的误差，并使用随机梯度下降（SGD）等优化算法来更新模型参数。 SSD可以应用于各种应用场景，如自动驾驶、智能安防、工业检测等，它已经成为目标检测领域的主流算法之一。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值