SSD算法

最新推荐文章于 2026-01-05 22:36:07 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-05 22:36:07 发布 · 110 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：

#算法

博客提及SSD（single shot multibox detector），SSD是信息技术领域的一种算法。

SSD（single shot multibox detector）
在这里插入图片描述

SSD 算法解析
OpenCV 图像辨识的博客
12-31 1192
参考： SSD算法详解 SSD网络解析之PriorBox层 postprecess： ssd caffe PriorBox参数计算box 个数 SSD框架详细解读 训练时修改对应分辨率的同时需要修改参数中的min_dim、max_dim对应的值，通过此组值计算min_size、max_size . 并且aspect_ratio值可以自定义，原SSD使用的6个priorbox输出对应的是4、6、6、6、4、4 计算默认使用sx_min = 0.2，sx_max = 0.9 layer { name:
SSD算法简单介绍
qq_42732137的博客
05-14 9119
SSD算法 论文连接SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是目前主要的检测框架之一，其基于将detection转化为regression的思路，可以一次完成目标定位与分类。该算法基于Faster RCNN中的Anchor，提出了相似的Prior box；该算法修改了传统的VGG16网络：将VGG16的FC6和FC7层转化为卷积层，如图1上的Conv6和Conv7；去掉所有的Dropout层和FC8层；添加
目标检测之---SSD算法详解
qq_52191127的博客
08-12 4558
SSD模型在2016年由Wei Liu等人提出，并迅速成为对象检测领域的重要工具。随着深度学习技术的不断发展，SSD在许多应用中被广泛使用，如自动驾驶、视频监控、智能安防等。SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种用于对象检测的深度学习神经网络架构。它主要用于在图像中检测和识别多个对象，同时预测这些对象的类别和位置。SSD在速度和精度之间达到了很好的平衡，使其成为实时应用中非常流行的选择。
SSD算法详解
fanfan的博客
06-05 6344
转载：https://blog.youkuaiyun.com/ytusdc/article/details/86577939 SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD paper :&nb...
SSD算法解析
热门推荐
m0_56192771的博客
04-15 1万+
目标检测算法主要分为两类： Two-stage方法：如R-CNN系列算法，主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，two-stage的方法优势在于准确率度高； One-stage方法：如YOLO系列方法，主要思路就是均匀地在图片上不同位置进行密集采样，采样时使用不同尺度和长宽比box，然后利用CNN提取特征后直接进行分类和回归，整个过程只需要一步，所以优势在于速度快。我们接下来介绍的SSD方法也是单阶段的算法。 SS
目标检测——SSD算法解读
lishanlu136的博客
03-13 3621
目标检测算法SSD算法解读
SSD算法理论
STATEABC的博客
04-05 3428
SSD算法 SSD(Single Shot MultiBox Detector)是one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快。 SSD网络模型 输入图像shape为300x300x3(将图像输入网络之前会进行缩放)； 将图像输入到VGG16的backbone中，贯穿Conv5_3(即虚线前的
SSD算法分析
cs_hanweiqi的博客
06-06 3894
本文通过SSD论文，对SSD算法进行详细分析；并给出tensorflow与keras实现代码
SSD算法学习笔记
weixin_52408777的博客
04-26 728
SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector，Single Shot指明了SSD算法属于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框预测。 SSD算法特点： 1.SSD采用CNN直接进行检测 2.SSD提取不同尺度特征图做检测，大尺度特征图（较靠前的特征图）可以用来检测小物
精选资源
SSD算法（奇异谱分解算法）
03-10
在2014年，SSD算法在研究领域得到了广泛的关注，它被用来处理各种复杂数据，包括金融、气候、生物医学等领域的信号。 SSD的核心思想是将一个非线性、非平稳的时间序列转化为一系列线性、平稳的子序列，这些子序列...
SSD 算法的目标检测实现方案解析
08-24
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/144fa2e86ad8 SSD 算法的目标检测实现方案解析（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
ssd算法及相关算法改进
01-08
本合集主要关注SSD算法及其相关的改进策略，旨在深入理解和优化目标检测的性能。 首先，SSD算法的核心思想是基于卷积神经网络（CNN）的特征金字塔网络。在不同层次的特征图上预测不同尺度和比例的目标框，这样既能...
精选资源
基于深度学习优化SSD算法的硅片隐裂检测识别.pdf
08-19
基于深度学习优化SSD算法的硅片隐裂检测识别 本文提出了一种基于深度学习优化的SSD算法用于硅片隐裂检测识别。该方法通过优化的单个深度神经网络来检测图像中的目标，解决了传统方法的不足之处。实验结果表明，优化...
目标检测 - SSD算法实现.zip
09-05
常见的One-stage算法包括YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等）、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例，YOLO将目标检测视为回归问题，将输入图像一次性划分为多个区域，直接在输出层...
01_树的 dfs 序
2403_88695928的博客
12-31 1171
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
【算法基础篇】（四十）数论之算术基本定理深度剖析：从唯一分解到阶乘分解
2301_79248256的博客
12-30 1206
本文围绕算术基本定理展开，详解其 “大于 1 的自然数可唯一分解为质数乘积” 的核心内涵及在算法竞赛中的应用。先介绍质因数分解的试除法实现与优化技巧，包括枚举范围优化、溢出防护，以及结合线性筛的高效分解方法；再聚焦阶乘分解这一高频考点，拆解核心公式与两种解法（试除法累加、线性筛 + 公式），并通过洛谷经典例题演示实战；最后延伸讲解约数个数、约数和、gcd/lcm 等衍生应用，搭配避坑指南，助力快速掌握数论基础核心技能。
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
最新发布
m0_61706299的博客
01-05 341
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
12-30 392
基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
ssd算法
03-15
### SSD算法概述 SSD（Sliding Spectrum Decomposition）是一种高效的深度学习目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域中的对象识别和定位任务。以下是关于SSD算法的详细介绍。 --- #### 1. 基本原理 SSD算法的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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