2. SSD算法介绍

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#SSD

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 9100
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
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
weixin_43869605的博客
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
最白の白菜的博客
03-04 2985
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
热门推荐
ytusdc的博客
01-21 5万+
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 深度学习】2.SSD系列算法原理
qq_40314507的博客
05-11 2094
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...
目标检测 - SSD算法实现.zip
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 算法的目标检测实现方案解析
最新发布
08-24
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/144fa2e86ad8 SSD 算法的目标检测实现方案解析（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于SSD算法与PYNQ-Z2平台的智能收银系统.pdf
09-07
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
11-02 678
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
03-28 6427
算法简介 算法原理 样本构造 损失函数 使用细节 #ssd算法： ##简介 刘伟在2016年提出，发表在ECCV；是一种通过直接回归的方式去获取目标类别和位置的one-stage算法，不需要proposal；作用在卷积网络的输出特征图上进行预测，而且是不同尺度，因此能够保证检测的精度，图像的分辨率也比较低，属于端到端的训练； input->CNN->Lreg,Lcls CNN特征-&g...
目标检测之---SSD算法详解
qq_52191127的博客
08-12 4439
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。
SSD（Single Shot Multibox Detector）算法介绍
技术奇的默默积累
05-20 1247
目标检测主要分为单阶段和双阶段两个类型 双阶段：主要是通过启发式算法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生一系列的候选框，然后对这些框进行分类和回归。 单阶段：主要是均匀的在不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类和回归。 整体需要一步，虽然速度较快，但是比较难训练，模型准确度也较低。 1、SSD算法在准确度和速度上比Yolo算法更快，SSD是卷积进行检测，Yolo是在卷积之后使用了一个全连接层进行检测。 2、SSD算
学习：SSD（single shot multibox detector）算法
czp_374的博客
01-22 440
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...
SSD算法介绍，优缺点
05-20
### SSD算法的详细介绍 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种由Wei Liu等人提出的单阶段目标检测算法[^1]。作为One Stage类算法的一员，它的核心思想是利用小型卷积核在特征图上直接预测目标类别和边界框偏移量，从而实现端到端的目标检测过程[^2]。 #### 网络结构概述 SSD的主要特点是通过多个不同尺度的特征图来进行目标检测。低层特征图用于检测小尺寸目标，高层特征图则更适合于大尺寸目标。为了更精确地匹配目标形状，SSD还引入了默认框（Default Box 或 Anchor Box）。这些默认框以特征图上的每个像素为中心生成，并具有不同的比例和宽高比[^3]。 --- ### SSD算法的优点 1. **速度快** SSD采用了一次性完成分类与定位的方式，无需像Two Stage算法那样先生成候选区域再进行后续处理，因此运行效率更高。相比YOLOv1，SSD不仅提升了速度，还在精度方面取得了显著进步[^1]。 2. **精度高** SSD能够达到接近Faster R-CNN这样的两阶段方法的检测精度。这是因为SSD充分利用了多尺度特征图以及精心设计的Anchor机制来捕获不同类型的目标[^2]。 3. **支持多尺度检测** 使用多层次特征图进行预测使SSD具备更强的小目标检测能力。较低层次的特征保留更多细节信息，适合捕捉较小物体；较高层次特征覆盖范围更大，则有助于发现较大物体[^3]。 4. **灵活性强** 默认框的设计允许灵活调整长宽比参数，增强了模型对各种形态目标的适应性。此外，默认框的数量可以根据具体应用场景需求自由设定，增加了配置选项多样性。 --- ### SSD算法的缺点 1. **计算开销相对较大** 虽然SSD较传统R-CNN系列有所提速，但由于其需要从多个特征层提取信息并应用大量Anchor Boxes，仍可能导致一定额外负担。特别是在硬件资源有限情况下可能成为瓶颈[^2]。 2. **训练难度增加** 多种因素共同作用使得SSD训练更加复杂：包括但不限于如何平衡正负样本分布、设置合适的损失函数权重系数等问题都需要仔细考量才能取得良好效果。 3. **小目标检测仍有局限** 尽管已经采取措施改善这一状况，但对于极其微小或者高度重叠的目标群组而言，现有方案未必总能给出满意解答[^3]。 4. **内存占用较多** 鉴于SSD依赖众多Anchor Boxes执行密集采样操作，这不可避免地带来了更高的存储空间消耗问题，在某些特定环境下可能会受到限制[^3]。 --- ```python # 示例代码展示SSD框架中的部分逻辑 import torch.nn as nn class SSD(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(SSD, self).__init__() # 定义基础网络和其他组件... def forward(self, x): features = [] # 存储来自不同尺度的特征图 # 提取多级特征 for layer in self.feature_layers: x = layer(x) features.append(x) loc_preds, cls_preds = [], [] # 对每张特征图分别预测位置和类别 for feat in features: loc_pred = self.loc_head(feat) # 边界框回归头 cls_pred = self.cls_head(feat) # 类别分类头 loc_preds.append(loc_pred.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) cls_preds.append(cls_pred.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) return torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in loc_preds], dim=1), \ torch.cat([c.view(c.size(0), -1) for c in cls_preds], dim=1) ``` ---
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