目标检测：SSD算法的Default Box

最新推荐文章于 2024-08-12 14:50:42 发布
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#目标检测

1：SSD的anchor尺寸的选择：

    下面来看下SSD选择anchor的方法。首先每个点都会有一大一小两个正方形的anchor，小方形的边长用min_size来表示，大方形的边长用sqrt(min_size*max_size)来表示(min_size与max_size的值每一层都不同)。同时还有多个长方形的anchor，长方形anchor的数目在不同层级会有差异，他们的长宽可以用下面的公式来表达，ratio的数目就决定了某层上每一个点对应的长方形anchor的数目：上面的min_size和max_size由公式2计算得到，Smin=0.2，Smax=0.95，m代表全部用于回归的层数，比如在SSD 300中

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SSD目标检测算法详解（附tensorflow简洁版代码及解析）（二）代码详解
梁瑛平的博客
12-16 5831
SSD目标检测算法详解 （二）代码详解 这一篇
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
解读SSD中的Default box（Prior Box）
weixin_34279579的博客
01-02 804
1：SSD更具体的框架如下：  2： Prior Box 缩进在SSD中引入了Prior Box，实际上与anchor非常类似，就是一些目标的预选框，后续通过softmax分类+bounding box regression获得真实目标的位置。SSD按照如下规则生成prior box：   以feature map上每个点的中点为中心（offset=...
目标检测算法之SSD
qingmuluoyang的博客
12-10 603
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...
SSD算法详解default box
BigCowPeking
10-08 3万+
SSD算法详解default box
目标检测之---SSD算法详解
qq_52191127的博客
08-12 3887
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。
图像处理之图像检测与识别算法：SSD(Single Shot MultiBox Detector)：SSD算法的结构与原理_2024-07-18_02-55-53
kkchenjj的博客
07-28 671
SSD (Single Shot MultiBox Detector) 算法是在2016年由Wei Liu等人提出的，作为目标检测领域的一个重要里程碑。在SSD出现之前，目标检测算法通常需要通过多阶段的处理，如候选区域生成和分类，来识别图像中的物体。这种多阶段的方法虽然在准确性上表现良好，但在实时性和计算效率上存在局限。SSD算法的创新之处在于它将整个检测过程整合到一个网络中，实现了端到端的检测，大大提高了检测速度，同时保持了较高的检测精度。
SSD目标检测算法——通俗易懂解析
chase
09-17 3536
SSD目标检测算法——通俗易懂解析
深度学习之目标检测系列八：SSD算法——从原理到实现
AI天才研究院
08-27 972
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 SSD(Single Shot MultiBox Detector)是最近几年火热的目标检测算法，在轻量级网络的基础上训练得到性能较优的模型。本文将从SSD的基本原理、结构、损失函数等方面，带领读者深入理解SSD算法。 SSDE(Single-Sho
SSD目标检测算法
AI.PLAY
01-17 544
1、DES的描述 为了建立适用于计算机系统的商用密码，美国商业部的国家标准局NBS于1973年5月和1974年8月两次发布通告，向社会征求密码算法。在征得的算法中，由IBM公司提出的算法lucifer中选。1975年3月，NBS向社会公布了此算法，以求得公众的评论。于1976年11月被美国政府采用，DES随后被美国国家标准局和美国国家标准协会(American National Sta
SSD目标检测算法（Single Shot MultiBox Detector）
weixin_43595430的博客
05-25 753
先前所写的RCNN系列目标检测算法都是先生成一些假定的bounding boxes,然后在这些bounding boxes上使用CNN提取特征，然后在经过一个分类器，来判断是不是我们的目标样本标签，在经过一个回归器，将我们最后得到假定的bounding boxes进行位置的调整。但是这类方法所需要的计算时间过长，很难用于实时的目标检测，当前你可以用牺牲精度来增加速度。本文提出的实时检测方法，消除了中间的 bounding boxes、pixel or feature resampling 的过程。虽然本文不
目标检测算法——SSD
Clichong
06-08 6143
文章目录1.SSD简介2.SSD网络结构1）Backbone2）Default Box3）Predictor3.SSD匹配准则4.SSD损失计算1）类别损失2）定位损失 1.SSD简介 SSD算法全称是 Single Shot MultiBox Detector，论文链接. 摘要：在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD具有与利用额外目标建议步骤的方法竞争的准确性，而且速度快得多，同时为训练和推理提供了统一的框架。对于300×300输入，SSD在VOC2007上实现74.
SSD 详解
slamer的专栏
03-27 1万+
SSD 参考： SSD: Single Shot MultiBox Detectordeepsystems.io 背景介绍： 基于“Proposal + Classification” 的 Object Detection 的方法，R-CNN 系列（R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN 以及 Faster R-CNN），取得了非常好的结果，但是在速度方面离实时效
目标检测——SSD算法
独孤东方朔的博客
12-14 265
文章目录前言一、SSD算法流程二、代码地址 前言 这里会大体讲解一个SSD算法的过程，和提供一下相关的代码，以作学习总结 一、SSD算法流程 vgg版本的SSD - resnet50版本的SSD 二、代码地址 推荐地址，讲的比较全 有了一定的基础后可以自己去github上找一下start高的项目看看 ...
目标检测：SSD 算法
あずにゃん梓喵的博客
08-03 1430
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 5.9 SSD算法原理 学习目标 目标 知道SSD的结构 说明Detector & classifier的作用 说明SSD的优点 应用 无 5.9.1 SSD 5.9.1.1 简介 SSD算法源于2016年发表...
单节段目标检测算法SSD
03-30
### 单阶段目标检测算法 SSD 的原理及实现 #### SSD 算法概述 SSD（Single Shot Detection）是一种高效的单阶段目标检测算法，在实时性和精度上表现优异。它通过一次前向传播完成特征提取和边界框预测，从而显著...
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