整个ssd的网络和multibox_loss_layer

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整个ssd的网络和multibox_loss_layer

总结说来prior_box层只完成了一个提取anchor的过程,其他与gt的match,筛选正负样本比例都是在multibox_loss_layer完成的 http://www.360doc.com/content/17/0810/10/10408243_678091430.shtml 1.以mobileNet-ssd为例子:https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD/blob/master/train.prototxt ssd在6个层上进行了预测,从…

SSD训练网络参数计算

一个预测层的网络结构如下所示: 可以看到,是由三个分支组成的,分别是"PriorBox"层,以及conf.loc的预测层,其中,conf与loc的预测层的参数是由PriorBox的参数计算得到的,具体计算公式如下: min_size与max_size分别对应一个尺度的预测框(有几个就对应几个预测框),in_size只管自己的预测,而max_size是与aspect_ratio联系在一起的: filp参数是对应aspect_ratio的预测框*2,以几个max_size,再乘以几:最终得…

SSD源码解读——网络搭建

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建. 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析网络搭建. 该部分整体比较简单,思路也很清晰. 首先,在train.py中,网络搭建的函数入口是函数build_ss…

『TensorFlow』SSD源码学习_其六：标签整理

Fork版本项目地址:SSD 一.输入标签生成在数据预处理之后,图片.类别.真实框格式较为原始,不能够直接作为损失函数的输入标签(ssd向前网络只需要图像就行,这里的处理主要需要满足loss的计算),对于一张图片(三维CHW)我们需要如下格式的数据作为损失函数标签: gclasse: 搜索框对应的真实类别长度为ssd特征层f的list,每一个元素是一个Tensor,shape为:该层中心点行数×列数×每个中心点包含搜索框数目 gscores: 搜索框…

[目标检测]SSD原理

1 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,检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上进行,为了保证网络对小目标有很好检测效果,检测过程也在基础网络特征图(conv4_3, con…

转：SSD详解

原文:http://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395, http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/74011886 另外一篇很详细的解析:https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/7222867.html SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD paper : https://a…