SSD: Single Shot MultiBoxDetector英文论文翻译
- 我们引用了SSD,一个单次检测器,用于多个类别,比先前技术的单次检测器(YOLO)速度更快,并且更准确很多,实际上和使用regionproposal、pooling的更慢技术一样准确(包括Faster RCNN)
- SSD方法的核心是使用小卷积滤波器来预测特征图上固定的一组默认边界框的类别分数和位置偏移。
- 为了实现高检测精度,我们从不同尺度的特征图产生不同尺度的预测,并且通过宽高比来明确地分离预测。
- 总之,这些设计特性得到了简单的端到端训练和高精度,进一步提高速度和精度的权衡,即使输入相对低分辨率图像。
- 实验包括在PASCAL VOC,MS COCO和ILSVRC上评估不同输入大小下模型耗时和精度分析,并与一系列最新的先进方法进行比较。
- 使用整个原始输入图像
- 采样一个片段,使对象最小的jaccard重叠为0.1,0.3,0.5,0.7或0.9。
- 随机采样一个片段
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