SSD论文理解

最新推荐文章于 2025-06-01 09:08:15 发布
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分类专栏： 深度学习

论文翻译：http://blog.youkuaiyun.com/Ai_Smith/article/details/52997456?locationNum=2&fps=1

论文理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24954433?refer=xiaoleimlnote

代码理解：cafe版本：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/72824889

ssd tensorflow源码解析:http://blog.youkuaiyun.com/mydear_11000/article/details/73867041

SSD论文阅读
qq_36095512的博客
12-28 522
SSD:Single Shot MuiltiBox Dectector论文阅读 实时one-stage目标检测：端到端训练，比YOLO更快但准确度和Faster RCNN相当 预测类别分数和相对于gt box的位置偏移 在不同层级的feature map预测不同宽高比DBox(Default Box,类似于archor)，以检测不同形状和宽高比的物体 网络架构 VGG结构加多层feature...
SSD 论文详解
dexterod的博客
03-12 8693
SSD: Single Shot MultiBox Detector （ECCV 2016） 声明：笔者翻译论文仅为学习研究，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 源论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 源论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 笔者践行代码：【tensorflow版本正在整理中~】 注：文...
SSD论文翻译（SSD: Single Shot MultiBox Detector）
03-06
本资源是本人翻译的Single Shot MultiBox Detector的一文，出自于2016年，主要内容是完成行人重识别的网络构建，不仅提高了识别准确率，并且提高了是别的速度。其中，作者的一些设计思路很有启发。
深度解析SSD论文
u013044310的博客
04-18 5292
前言：以前对SSD算法只有一个比较粗浅的理解，这周为了在组会上讲清楚SSD算法，自己又仔细看了好几遍论文，算是抠得比较细的一篇论文了，总结如下。 一、背景 当前基于深度学习的通用目标检测框架主要分为两大类，一类是基于候选区域选择的深度学习目标检测算法，该方法将检测分两步完成，其基本步骤是：第一步生成可能存在目标的区域，第二步将每个该区域都输入分类器中进行分类，去掉置信度较低的候选区域，并修置信...
Python----目标检测（《SSD: Single Shot MultiBox Detector》论文和SSD的原理与网络结构）
最新发布
weixin_64110589的博客
06-01 744
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种高效的单阶段目标检测模型，由Wei Liu等人在2016年提出。其核心创新包括多尺度特征图预测和高效的单次检测框架。SSD通过在不同层级的卷积特征图上生成不同尺度和长宽比的默认边界框，直接预测类别得分和边界框偏移量，无需候选区域生成，显著提升了检测速度。SSD在VOC2007测试集上达到74.3% mAP，速度59 FPS，优于Faster R-CNN和YOLO。SSD的贡献包括推动实时检测发展、技术启发性、实际应用价值和学术贡献，成
论文阅读: SSD
JNing
05-04 741
Introduction SSD是第一个利用到不同scale的feature map进行生成anchor操作的算法。在论文中提到的“default box”，其实就是“anchor”： 既然第一个意识到可以好好开发多层的feature map，那么SSD一下子对各层feature map进行了大开发。具体地，SSD分别在 conv4_3、fc7、conv8_2、conv9_2、conv10...
SSD论文解读
qq_41825891的博客
11-16 4063
Abstract： SSD在许多特定位置生成具有不同的高宽比和size的锚框，通过预测锚框的类别和与与之对应真实边缘框的偏差来训练网络。SSD可以实现多尺度目标检测。SSD比two-stage的目标检测算法更简单。SSD在许多数据集上超越了Faster R-CNN，并且与其他one-stage方法相比，SSD在输入图像尺寸较小的情况下，具有更高的精度。 1.Introduction（研究现状） Faster R-CNN虽然准确，但对于嵌入式系统来说计算量太大，即使是在高端硬件上，对于实时应用程序来说也
SSD论文翻译
08-17
这篇压缩包中的内容主要包括SSD的英文原文论文以及经过校正的中文翻译版本，为研究者和学习者提供了便利的参考资料。 目标检测是计算机视觉任务的一个重要分支，其目标是识别图像中的特定对象并定位它们的位置。SSD...
ssd论文中英文两版（刘伟）
07-17
这篇论文是SSD算法的原创性工作，包含了原始的英文版以及刘伟大神翻译的中文版，为初学者提供了一个良好的学习资源。 **SSD算法简介** SSD是一种单阶段的目标检测方法，与传统的两阶段检测器（如Faster R-CNN）相比...
基于SSD目标检测结构的改进论文的英文论文原文
12-17
这些论文代表了研究者们对SSD的持续改进，他们通过调整网络结构、优化特征提取、增强数据处理以及引入上下文信息等方式，不断提升SSD在小目标检测方面的性能，对于理解SSD的工作机制和进一步的改进具有很高的参考...
SSD论文中文版
08-20
一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法被称为SSD，这篇文档是由爱好者帮忙翻译而成的中文版论文，可以深入了解SSD。更多参考资料可点击：https://club.leiphone.com/page/resources
翻译SSD论文(Single Shot MultiBox Detector)
12-21
翻译SSD论文(Single Shot MultiBox Detector) ，转载仅作交流~
SSD论文学习
calvinpaean的博客
11-20 4706
SSD: Single Shot MultiBox DetectorAbstract1. Introduction2. The Single Shot Detector(SSD)2.1 Model2.2 训练3. Experiments 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 Abstract 作者呈现了一种仅需要单个深度神经网络的目标检测方法 — SSD。SS...
论文理解：SSD
水不在深有江的博客
08-06 1287
作者认为，当前的目标检测系统虽然准确，但是对于嵌入式系统甚至高端硬件来说仍需要大量集中的计算，对于即时应用仍然太慢了。于是在本文中提出了SSD（Single Shot MultiBox Detector）。 SSD架构如下： 如图（a）SSD在训练期间仅需要每个对象的输入图像和对应的ground truth box(真实标签框)。卷积处理时，我们在具有不同尺度（例如（b）和（c）中的8×8...
Object Detection -- 论文SSD(SSD: Single Shot MultiBox Detector)解读
DFan的NoteBook
10-15 4050
SSDIntroduction基于“Proposal + Classification” 的 Object Detection 的方法，R-CNN 系列取得了非常好的结果，但是在速度方面离实时引用还差的比较多。前面讲的YOLO虽然能够达到实时的效果，但是在准确度上与the-state-of-art 的结果有很大的差距。YOLO 的问题在于：每个网格只预测一个物体，容易造成漏检；对于物体的尺度相对比较
SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文翻译
阿耀的博客
09-09 743
SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文翻译 目录 摘要 1. 介绍 2. SSD 2.1. 模型 2.2. 训练 3. 实验结果 3.1. PASCAL VOC2007 3.2. 模型分析 3.3. PASCAL VOC2012 3.4. COCO 3.5. 初步的ILSVRC结果 3.6. 小物体精度的数据增强 3.7. 推理时间 4....
SSD论文详解：深度学习目标检测新突破与模型架构解析
首先，作者指出SSD论文针对早期目标检测模型如Faster R-CNN存在的速率问题，提出了一种革命性的方法。SSD的主要贡献包括： 1. 高效架构：SSD是首个基于深度学习的单阶段目标检测模型，相较于需对候选区域进行像素级...
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