SSD（single shot MultiBox Detector）

最新推荐文章于 2025-05-09 19:51:58 发布
最新推荐文章于 2025-05-09 19:51:58 发布
阅读量233 收藏
点赞数 1
分类专栏： 机器学习
本文介绍了SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测算法的基本原理。SSD利用不同层级的特征图进行目标检测，浅层特征图用于检测小物体，深层特征图用于检测大物体。文章还展示了SSD如何使用VGG网络作为基础架构，并详细解释了不同层级特征图的作用。

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

The idears

       典型的CNN一般收缩特征图（ feature map）和增加卷积深度。越深层的map越能覆盖大的感受野，构成交抽象的表达。通过利用这些信息，我们可以使用浅层来预测小的物体和深层来预测大的物体，因为小的物体不需要更大的接收场，更大的接收场对于小的物体可能是混淆的。

      下面的图表显示了SSD使用VGG网作为基础网络架构。中间一列是特征图。每一层的feature map 都可以作为预测目标，和回归包围框。自上而下，随着feature map深度加深，可以识别的目标也越来越大。

SSD原理解读
tommorrow12的博客
07-24 6380
1、引言 目标检测是计算机视觉学科的重要研究方向之一，在很多场合中都很重要，比如无人驾驶，就非常需要目标检测给它提供非常高的检测和定位精度。当前，目标检测中基于深度学习的算法大概可以分为两种:分步目标检测算法（比如Fast R-CNN[11]、Faster R-CNN[12]等）；单步目标检测算法（比如YOLO[13]、SSD[14]等）。前者先要产生一批用作输入数据的候选框，然后经过神经网...
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）
SSD（Single Shot MultiBox Detector）
weixin_73784131的博客
05-09 854
SSD 是 2016 年由 Wei Liu 等人提出的一种单阶段（One-stage）目标检测算法，它在保持较高检测精度的同时，实现了比 Faster R-CNN 更快的检测速度，能够满足实时应用的需求。与两阶段算法（如 Faster R-CNN）不同，SSD 直接在特征图上预测目标的类别和位置，省略了候选区域生成和特征重提取的过程，从而显著提高了检测效率。SSD 是目标检测领域的重要算法，它通过单阶段设计和多尺度特征图，在保持较高检测精度的同时实现了实时检测。
SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文翻译
lsfeitianzhuzhuxia的博客
06-01 2039
XXXXXXX 我们提出了一种利用单一的深度神经网络来检测图像中的目标的方法。我们的方法名为SSD，它将不同的高宽比和比例的边界框的输出空间离散为一组默认框。在预测时，网络为每个默认框中每个对象类别的存在生成分数，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征地图的预测，以自然地处理不同大小的对象。相对于需要对象建议的方法，SSD很简单，因为它完全消除了建议生成和后续的像素或特征重采样阶段，并将所有计算封装在单个网络中。这使得SSD易于训练，并可以直接集成到需要一个检测组
SSD: Single Shot MultiBox Detector
xu_fu_yong的专栏
06-24 732
文章目录SSD: Single Shot MultiBox DetectorSSD创新点SSD算法步骤：Default box正负样本获得Hard example mining损失函数训练trickAtrous Convolution解释 SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD创新点 基于Faster R-CNN中的Anchor，提出了相似的先验框（Prio...
第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）
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：Single Shot MultiBox Detector解读
努力充实，远方可期
04-18 6227
注：md文件，Typora书写，md兼容程度github=优快云>知乎，若有不兼容处麻烦移步其他平台，github文档供下载。 发表在优快云：https://blog.youkuaiyun.com/hancoder/article/ 发表在知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1088438808227254272 上传在github：https://github.co...
SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测
qq_67654130的博客
11-27 1728
*SSD（Single Shot MultiBox Detector）**是一种广泛使用的目标检测算法，它能够在单个前向传递过程中同时进行目标的分类和定位，从而实现实时、高效的目标检测。SSD 是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，它的创新点在于通过多个尺度的特征图来检测目标，这使得 SSD 在速度和精度之间取得了良好的平衡。
SSD: Single Shot MultiBox Detector（2016.11）
qihshe的博客
10-27 194
我们提出了一种使用单个深度神经网络检测图像中物体的方法，将边界框的输出空间离散为一组默认框，每个特征图位置具有不同的长宽比和尺度，我们的方法命名为SSD。在预测时，网络为每个默认框中每个对象类别的存在生成分数，并对框进行调整以更好地匹配目标形状。此外，该网络结合了来自不同分辨率的多个特征映射的预测，以自然地处理各种大小的对象。相对于需要目标候选框的方法，SSD是简单的，因为它完全消除了候选框生成和随后的像素或特征重新采样阶段。
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 Single Shot MultiBox Detector.pdf
08-14
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度神经网络的实时物体检测方法，其相关知识点详细如下： 1. 概念：SSD是一种在单个深度神经网络中完成物体检测的算法。物体检测任务的核心在于同时识别图片中物体...
永磁同步电机参数辨识MATLAB仿真
08-14
1.模型版本 本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2014Rb）软件。建议采用MATLAB 2014Rb及以上版本打开。 2.模型介绍: 永磁同步电机参数辨识仿真，基于递推最小二乘法RLS的永磁同步电机参数辨识，仿真程序加解析文档及参考文献。
自动驾驶算法仿真测试：感知-决策-控制模块的功能优化与实车开发提速
08-14
自动驾驶算法在仿真环境中的测试情况，重点探讨了感知、决策和控制三个关键模块的功能验证及其对实际车辆开发的影响。文中列举了多个具体测试场景，如大曲率弯道行驶、障碍物绕行、拥挤路段通行、交通灯减速停车以及施工路段绕行等，展示了不同条件下算法的表现，并提供了部分代码片段来解释特定功能的工作机制。此外，文章还提到了一些特殊情况下（如紧急制动）的数据表现，强调了仿真测试对于提高算法稳定性和安全性的重要意义。 适用人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注算法优化和实车应用的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶系统内部运作机制的研究者和技术开发者；旨在帮助相关人员更好地理解和改进自动驾驶算法，从而加快产品化进程并确保更高的安全标准。 其他说明：文中提到的某些参数设置和代码实现细节可以作为参考，但需要注意实际部署时还需考虑更多因素。同时，尽管仿真环境中能够模拟多种复杂路况，最终仍需结合实地测试进行综合评估。
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
08-14
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
基于遗传算法的微电网储能配置：多目标优化模型实现综合成本最低与供电可靠性最高
08-14
内容概要：本文介绍了基于遗传算法的微电网储能配置方法，旨在通过构建多目标优化模型实现综合成本最低和供电可靠性最高。该模型不仅考虑了初始投资成本，还包括不同时期的储能成本和网损率，以全面反映微电网运营的长期经济性。此外，模型还考虑了DG电源约束、储能充放电约束和负荷平衡约束，确保系统的稳定运行。通过修改后的IEEE测试系统进行算例分析，验证了模型的有效性，得出了储能的最优配比和接入点。 适合人群：对微电网储能配置感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化微电网储能配置的项目，帮助降低综合成本并提高供电可靠性。 其他说明：文章以普通博文形式撰写，穿插了代码片段和实例分析结果，便于读者理解和参考。
swipeListView.rar
08-14
swipeListView.rar
电机控制领域FOC电流环中三种死区补偿算法的实际应用与性能对比 全面版
最新发布
08-14
电机控制领域的关键环节——FOC（场向量控制）电流环中的死区补偿问题。文中探讨了三种源自实际量产项目的死区补偿算法：基于查表法、基于PID控制以及自适应死区补偿算法。每种算法的特点、优缺点进行了详细的解析，并提供了仿真分析和代码实现示例。此外，还讨论了这三种算法的应用场景及其面临的挑战。 适合人群：从事电机控制系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助工程师们更好地理解和选择适合自己项目的死区补偿方法，提高电机控制系统的效率和平稳性。通过理论与实践相结合的方式，使读者能够在实际工作中灵活运用这些算法。 其他说明：文章不仅限于理论讲解，还包括具体的代码实现和仿真案例，有助于加深理解并指导实际操作。
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...
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