SSD目标检测算法——通俗易懂解析

已于 2023-06-07 20:12:46 修改
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测 算法 计算机视觉
于 2022-09-17 10:10:13 首次发布
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【人工智能】大模型的涌现能力：概念、原理、本质和未来发展趋势
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2023 年3 月的时候，由图灵奖得主Yoshua Bengio、特斯拉CEO马斯克、纽约大学名誉教授Gary Marcus、UC伯克利教授Stuart Russell等1000多人，在一封叫停GPT-4后续AI大模型的公开信上签名。这封公开信指出，最近人工智能陷入了一场失控的竞赛，模型的创造者们没有办法理解、预测或可靠地控制自己创造的大模型，人类社会对其可能造成的影响也没有做好准备。因此，公开信呼吁，所有AI实验室应立即暂停训练比GPT-4更强大的AI模型，为期至少6个月。
目标检测算法——SSD
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SSD 网络的最后输出层包含了。
SSD目标检测算法的学习与实践
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本次实践所使用的数据集是要是对船舶进行分类，其中包括有5775张船舶图片，其中5486张图片被划分为训练集，289张被划分为测试集。这些船舶中包含有engineer ship、cargo、Passenger ship、warship、fishing ship、unknown这些类别。
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目标检测算法之SSD
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12-10 592
从该链接搬过来，保存一下https://cloud.tencent.com/developer/article/1052779，作者的博客写的都灰常好，懒得整理了，直接搬过来 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候...
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目标检测-＞SSD算法
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目标检测——SSD算法
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目标检测之---SSD算法详解
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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。
目标检测：SSD 算法
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我是照着bubbling大佬的pytorch-ssd代码走了一遍，因此我会在他的代码的基础上去进行我的各种理解，大家可以去看看他关于SSD的教学博客—>睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台。
目标检测——SSD算法解读
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目标检测算法SSD算法解读
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