2. SSD算法介绍

最新推荐文章于 2024-08-12 14:50:42 发布
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SSD算法介绍

  1. Single Shot MultiBox Detector(one-stage)方法
  2. Wei Liu在ECCV 2016提出
  3. 直接回归目标类别和位置
  4. 不同尺度的特征图上进行预测
  5. 端到端的训练
  6. 图像的分辨率比较低，也能保证检测的精度

基本流程

  • input – CNN – Lreg,Lcls
  1. 主干网络：VGGnet

1.1
3. ##### 多尺度Feature Map预测
4. ##### Default bounding boxes 的类别分数，偏移量

SSD算法简单介绍
qq_42732137的博客
05-14 9054
SSD算法 论文连接SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是目前主要的检测框架之一，其基于将detection转化为regression的思路，可以一次完成目标定位与分类。该算法基于Faster RCNN中的Anchor，提出了相似的Prior box；该算法修改了传统的VGG16网络：将VGG16的FC6和FC7层转化为卷积层，如图1上的Conv6和Conv7；去掉所有的Dropout层和FC8层；添加
【目标检测 深度学习】2.SSD系列算法原理
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05-11 2030
目录1.SSD系列算法简介1.1 SSD算法介绍1.1.1框架图2.详细介绍2.1主干网络介绍2.2多尺度Feature Map预测：2.3样本构造2.4损失函数2.5 SSD系列网络结构2.6使用细节2.7算法性能比较2.7.1与不同算法的比较2.7.2 数据增强对SSD算法的影响2.7.3不同尺度的输入的影响3.SSD系列算法优化及扩展3.1DSSD3.1.1综述3.1.2网络结构3.1.3实...
SSD算法
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03-04 2939
目录SSD算法SSD网络结构backboneextra部分loc和clsPriorBox层先验框的生成方法loc的预测结果模型训练正负样本标记损失函数困难样本挖掘模型预测总结 SSD算法 学习目标 知道SSD的多尺度特征图的网络 知道SSD中先验框的生成方式 知道SSD的损失函数的设计 目标检测算法主要分为两类： Two-stage方法：如R-CNN系列算法，主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，two-stag
SSD算法详解
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SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD paper :https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD 动态PPT：https://docs.google.com/presentation/d/1rtfeV_VmdGdZD5ObVVpPDPIODSDxKnFSU0bsN_rgZXc/pu...
SSD算法原理介绍，包含算法结构、Loss计算、默认框计算几个方面
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08-28 1万+
一、SSD算法的介绍 1、SSD算法： 是One-stage目标检测算法中的一种，不需要region proposal阶段，可以直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单词检测即可直接得到最终的检测结果，具有检测速度快的特点。 2、SSD算法结构： ① 主干网络：是由VGG16中部分卷积层组成，并将最后２层的conv6和conv7换成全连接层，用来进行图像分类 ...
SSD算法解析
m0_56192771的博客
04-15 1万+
目标检测算法主要分为两类： Two-stage方法：如R-CNN系列算法，主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，two-stage的方法优势在于准确率度高； One-stage方法：如YOLO系列方法，主要思路就是均匀地在图片上不同位置进行密集采样，采样时使用不同尺度和长宽比box，然后利用CNN提取特征后直接进行分类和回归，整个过程只需要一步，所以优势在于速度快。我们接下来介绍的SSD方法也是单阶段的算法。 SS
10.SSD SAD NCC算法.zip
12-25
SSD算法比SAD更复杂，它考虑了像素差值的平方，因此对噪声有更强的鲁棒性。SSD是像素对(i, j)的差值的平方之和： \[ SSD = \sum_{i, j} (I(i, j) - J(i, j))^2 \] 尽管SSD可以提供更好的匹配质量，但其计算成本更...
目标检测 - SSD算法实现.zip
最新发布
09-05
常见的One-stage算法包括YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等）、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例，YOLO将目标检测视为回归问题，将输入图像一次性划分为多个区域，直接在输出层...
SSD算法（奇异谱分解算法）
03-10
在2014年，SSD算法在研究领域得到了广泛的关注，它被用来处理各种复杂数据，包括金融、气候、生物医学等领域的信号。 SSD的核心思想是将一个非线性、非平稳的时间序列转化为一系列线性、平稳的子序列，这些子序列...
基于SSD算法与PYNQ-Z2平台的智能收银系统.pdf
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基于SSD算法与PYNQ-Z2平台的智能收银系统 本文设计了一款智能超市收银系统，系统由商品信息采集模块、商品检测模块、上位机计价模块三部分组成。该系统基于SSD算法和PYNQ-Z2平台，能够快速识别商品信息，并实现自动...
ssd算法及相关算法改进
01-08
SSD算法相关合集，收纳了以SSD算法为基础的改进目标检测算法
SSD算法代码介绍《一》
chao961015的博客
11-02 663
SSD算法是object detection领域比较经典的算法，github上有一个写得比较好的MXNet版本的实现代码，项目地址：https://github.com/zhreshold/mxnet-ssd，目前该项目代码也已经并入MXNet官方github。想要本地实现可以参考项目地址中README.md的介绍或者参考博客：SSD算法的MXNet实现。 接下来这一系列博客想介绍该代码中关于实现...
SSD算法通俗详解
凌桑的自我修养--You are the Eternity
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目标检测之---SSD算法详解
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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。
学习：SSD（single shot multibox detector）算法
czp_374的博客
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这篇博客主要介绍SSD算法，该算法是最近一年比较优秀的object detection算法，主要特点在于采用了特征融合。 论文：SSD single shot multibox detector 论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述： 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法，没有生...
立体匹配ssd算法介绍
09-09
立体匹配SSD算法是一种用于计算机视觉中的立体视觉任务的算法。立体视觉是通过两个或多个摄像头捕捉到的图像来获得三维场景信息的过程。立体匹配算法的目标是找到两个图像中对应的像素点，以便计算它们之间的视差，即两个像素点在图像中的水平像素差。SSD (Sum of Squared Differences)是立体匹配算法中的一种常用方法。 SSD算法的基本思想是对于每个像素点，在左图像中找到与其对应的右图像中的候选像素点，然后计算它们之间的差异。差异可以通过计算像素值之间的平方差来衡量。最小化平方差可以得到最佳匹配的视差。 具体来说，SSD算法的步骤如下： 1. 对于左图像中的每个像素点，选择一个搜索范围在右图像中进行搜索。 2. 对于每个右图像中的候选像素点，计算它与左图像中对应像素点的差异，即平方差。 3. 选择平方差最小的候选像素点作为最佳匹配。 4. 根据最佳匹配的像素点的位置计算视差值。 SSD算法的优点是简单直观，并且可以在实时应用中获得良好的性能。但是，它对光照变化和纹理缺失较为敏感，可能会导致匹配错误。因此，研究者们还提出了其他更复杂的立体匹配算法来解决这些问题。 总结起来，立体匹配SSD算法是一种用于计算机视觉中立体视觉任务的算法，通过计算两个图像中对应像素点之间的平方差来估计视差值。该算法简单直观，但对光照变化和纹理缺失敏感。
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