SSD原理

最新推荐文章于 2025-04-05 00:41:05 发布
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分类专栏： tensorflow tf.keras 人工智能
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候选框 variance 回归调整 目标检测 微调
关键词由优快云通过智能技术生成

候选框生成结构之后还会进行微调，利用四个variance做回归调整候选框

SSD原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-03 362
SSD原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在计算机视觉领域中,对象检测是一项基础且重要的任务。传统的基于区域提议的目标检测算法如R-CNN系列算法,需要先生成候选区域,再对每个候选区域进行分类,存在着计算量大、速度慢的缺陷。为了解决
目标检测｜SSD原理与实现
小白学视觉
03-16 807
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：计算机视觉联盟前言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（参考...
SSD原理解读-从入门到精通
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QQ哥的专栏
08-27 12万+
SSD原理解读-从入门到精通
MobileNet_ssd原理
jiang_ming_的博客
09-03 4万+
之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。 先整理MobileNet 这里奉上大神的博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/u013082989/article/details/77970196 论文地址：MobileNets: Effic...
SSD原理解读
tommorrow12的博客
07-24 6280
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...
【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析
qq_38253797的博客
04-18 5187
目录前言一、SSD原理 前言 总结下之前做过的一个病虫害检测相关的项目。选用的模型是SSD，代码是在这个仓库的基础上改的 lufficc/SSD.这个仓库写的ssd还是很牛的，github有1.3k个star。 选择这个版本的代码，主要有两个原因： 它的backbone代码是支持直接加载pytorch预训练权重的，所以很方便我做实验 代码高度模块化，类似mmdetection和Detectron2，写的很高级，不过对初学者不是很友好，但是很能提高工程代码能力。 原仓库主要实现了SSD-VGG16、SSD
转：ssd原理基础
XYYHLark01的博客
06-03 730
转载地址：https://www.cnblogs.com/fariver/p/7347197.html1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，...
ssd原理简介
qq_44906603的博客
05-03 713
ssd原理简介
SSD 检测原理
牧野的博客
11-26 5415
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，速度比Faster RCNN更快，mAP优于YOLO v1。 SSD方法基于前馈卷积网络，其产生固定大小的边界框集合和框中对象类别的分数，接着是非最大化抑制步骤以产生最终检测。   SSD设计理念： 1. 多尺度特征图检测 在基础卷积网络提取CNN特征...
固态硬盘SSD原理详细介绍,固态硬盘原理详解,C,C++
09-10
本文将深入探讨SSD的工作原理、设计架构以及其在不同场景下的应用。 1. 工作原理： SSD的核心是NAND型闪存，它由电可编程和电可擦除的浮栅晶体管组成。与传统的硬盘（HDD）基于磁性介质不同，SSD没有机械运动部件...
固态硬盘SSD原理详细介绍,固态硬盘原理详解,C,C++源码.zip
10-15
本资料将详细介绍SSD的工作原理，同时包含C和C++源码，可帮助读者更深入地理解其内部机制。 SSD的基本结构包括控制器、NAND闪存芯片和缓存。控制器负责管理数据的读写操作，优化性能并确保数据的完整性。NAND闪存...
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04-17
目标检测｜SSD原理与实现 目标检测的发展 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：two-stage 方法和 one-stage 方法。Two-stage 方法的代表是 R-CNN 系算法，其主要思路是先通过启发...
jmf612 SSD原理图 PCB文件.rar
09-02
标题中的“jmf612 SSD原理图 PCB文件.rar”表明这是一个关于固态硬盘（SSD）设计的压缩包，其中包含SSD主板的原理图和PCB布局文件。固态硬盘是现代计算机存储系统中不可或缺的部分，它利用闪存芯片来存储数据，相比...
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盼小辉丶的博客
03-31 1197
神经嵌入 (Neural Embedding) 是一种通过神经网络模型将离散的符号(如词语、字符、图像等)映射到低维连续向量空间中的技术。它属于更广泛的嵌入 (Embedding) 技术范畴，在深度学习中起着关键作用。神经嵌入通过在神经网络训练过程中学习到的向量表示，捕捉了输入数据的潜在特征和语义信息。
老罗笔记人工智能文字处理软件 Rogabet Notepad 2025-402 1.812
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浅谈AI工程落地 - 分布式训练 - Nvidia Megatron LM - 三种训练策略
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数据并行处理不同数据，适合小模型；张量并行拆分层内参数，适合超大模型；流水线并行分层部署模型，适合深网络。实际工程中我会根据模型规模、显存限制、网络带宽、框架支持、团队经验来灵活组合这三种策略。
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YOLO SSD原理
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### YOLO 和 SSD 的目标检测原理及其差异 #### YOLO (You Only Look Once) YOLO 是一种实时对象检测算法，它将输入图像划分为多个网格单元格。每个网格负责预测边界框和类别概率。具体来说： - 输入图像被划分成 S×S 网格[^1]。 - 每个网格预测 B 个边框以及这些边框属于各个类别的置信度分数。 - 边框由五个参数组成：(x, y, w, h)，其中 (x,y) 表示中心坐标，w,h 分别表示宽度和高度；还有一个置信度得分 C。 对于单次前向传播过程中的每一个位置 i,j ，网络都会输出一组固定数量的候选区域提案（bounding boxes），并附带相应的分类评分。这种设计使得 YOLO 能够一次性处理整张图片，在速度上具有显著优势。 ```python import torch from yolov5 import YOLOv5 model = YOLOv5('yolov5s.pt') results = model(image) ``` #### SSD (Single Shot MultiBox Detector) SSD 同样是一种基于卷积神经网络的一阶段探测器，但是采用了不同的策略来提高精度而不牺牲太多性能: - 使用不同尺度的感受野特征图来进行多层预测，从而更好地捕捉大小各异的对象实例。 - 默认框(default box)概念引入——预先定义了一系列形状固定的锚点(anchor),它们覆盖了整个输入空间的不同比例尺级别。 - 对于每个默认框，默认情况下会生成一系列偏移量作为最终的位置估计，并计算该处存在特定种类物体的概率分布。 因此，相比于只依赖单一分辨率下采样的 Faster R-CNN 或者原始版本的 YOLO , SSD 可以更有效地利用多层次的信息[^2]. ```python from ssd.ssd import build_ssd net = build_ssd('test', 300, 21) # initialize SSD with size=300 and VOC dataset classes count=21 image_tensor = transform(img).unsqueeze(0) predictions = net(image_tensor)[0] ``` #### 主要区别 | 特征 | YOLO | SSD | | --- | --- | ---| | 多尺度支持 | 单一尺度下的全连接层用于预测 | 不同层次特征图上的多样化感受野 | | 锚定机制 | 预测绝对尺寸而非相对偏差 | 利用了预设好的 anchor boxes 来辅助定位 | | 准确率 vs 效率平衡 | 更倾向于效率优先的设计理念 | 力求在保持较高帧速率的同时提升准确性 |
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