单次目标检测器-SSD简介

本文介绍了一种基于VGG19的SSD单次检测器,通过在不同尺度的特征图上进行目标检测,解决了小目标检测难题。文中详细解释了如何利用多尺度特征图提高检测精度。

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SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器(和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样)的单次检测器。我们在该网络之后添加自定义卷积层(蓝色),并使用卷积核(绿色)执行预测。

同时对类别和位置执行单次预测。

然而,卷积层降低了空间维度和分辨率。因此上述模型仅可以检测较大的目标。为了解决该问题,我们从多个特征图上执行独立的目标检测。

 

使用多尺度特征图用于检测。

以下是特征图图示。

SSD 使用卷积网络中较深的层来检测目标。如果我们按接近真实的比例重绘上图,我们会发现图像的空间分辨率已经被显著降低,且可能已无法定位在低分辨率中难以检测的小目标。如果出现了这样的问题,我们需要增加输入图像的分辨率。

 

 

 文章出处:https://mp.weixin.qq.com/s/5zE78EU_NdV5ZeW5t1yV7A

 

转载于:https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9071982.html

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