1:SSD更具体的框架如下: 2: Prior Box 缩进在SSD中引入了Prior Box,实际上与anchor非常类似,就是一些目标的预选框,后续通过softmax分类+bounding box regression获得真实目标的位置.SSD按照如下规则生成prior box: 以feature map上每个点的中点为中心(offset=0.5),生成一些列同心的prior box(然后中心点的坐标会乘以step,相当于从feature map位置映射回原图位置) 正方形prior box

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,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越) 在VOC2007上,SSD300比Faster R-CNN的mAP高了6.6倍 在VOC2007上,SSD300比YOLP的FPS高了10%倍 1.SSD网络结构 SSD网络最前边使用了VGG16的前5个

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur

1      对Blob的理解及其操作: Blob是一个四维的数组.维度从高到低分别是: (num_,channels_,height_,width_) 对于图像数据来说就是:图片个数,彩色通道个数,宽,高 Blob中数据是row-major存储的,W是变化最快的维度,例如在(n, k, h, w)处的数据,其物理偏移量计算方式为: Blob的常用方法: blob.data()     // 返回数据 blob.diff()     // 返回梯度 blob.shape()    // 返回样本

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          

This results in a significant improvement in speed for high-accuracy detection(59 FPS with mAP 74.3% on VOC2007 test, vs Faster-rcnn 7 FPS with mAP 73.2% or YOLO 45 FPS with mAP 63.4%) 图1 SSD和其它算法的性能比较 一.SSD网络总体架构 图2 SSD网络架构(精简版) 图3 SSD网络架构(细节版) SSD算

intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf github: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd video: http://weibo.

SSD论文贡献: 1. 引入了一种单阶段的检测器,比以前的算法YOLO更准更快,并没有使用RPN和Pooling操作: 2. 使用一个小的卷积滤波器应用在不同的feature map层从而预测BB的类别的BB偏差: 3. 可以在更小的输入图片中得到更好的检测效果(相比Faster-rcnn): 4. 在多个数据集(PASCAL.VOC.COCO.ILSVRC)上面的测试结果表明,它可以获得更高的mAp值: This results in a significant improvement in

https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79444217 论文题目:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文链接:论文链接 论文代码:Caffe代码点击此处 This results in a significant improvement in speed for high-accuracy detection(59 FPS with mAP 74.3% on VOC2007 test, vs

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36095768 我的推断,第二第三阶段应该不是把所有anchor进行bounding box regression,然后再选取当前条件下的所有roi,而是第一阶段选取512个roi,然后把在第一阶段匹配好的roi送到第二.三阶段 layer { name: "proposals_2nd" type: "DecodeBBox" bottom: "bbox_pred" bottom: &qu

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

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

原文:计算机视觉识别简史:从 AlexNet.ResNet 到 Mask RCNN 总是找不到原文,标记一下.        一切从这里开始:现代物体识别随着ConvNets的发展而发展,这一切始于2012年AlexNet以巨大优势赢得ILSVRC 2012.请注意,所有的物体识别方法都与ConvNet设计是正交的(任意ConvNet可以与任何对象识别方法相结合). ConvNets用作通用图像特征提取器. 2012年 AlexNet:AlexNet基于有着数十年历史的LeNet,它结合了数据增

通过https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch,结合论文https://arxiv.org/abs/1512.02325来理解ssd. ssd由三部分组成: base extra predict base原论文里用的是vgg16去掉全连接层. base + extra完成特征提取的功能.得到不同size的feature map,基于这些feature maps,我们再用不同的卷积核去卷积,分别完成类别预测和坐标预测. 基础特征提取网络 特征提取网络由两部分组

咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中,使用一个矩形的边框来表示.在图像中,可以基于图像坐标系使用多种方式来表示矩形框. 最直接的方式,使用矩形框的左上角和右下角在图像坐标系中的坐标来表示. 使用绝对坐标的\((x_{min},y_{min},x_{max},y_{max})\). 但是这种绝对坐标的表示方式,是以原始图像的像素

slides 讲得是相当清楚了: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 配合中文翻译来看: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11385009.html default boxes 核心点讲解 及 .cpp 代码见:https://www.cnblogs.com/sddai/p/10206929.html 小哥的后续论文: PUBLICATIONS Frustum PointNets f

4月中旬开始,尝试对目标检测领域做一个了解,看了差不多6-7篇paper,在这里记录一下: 一.Detection简介 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息.下面是一张图像的人脸检测结果: 二.面临的挑战 准确率:如何使定位更准 实时性:计算复杂度高,不适合试试计算,如何使速度更快. 三.检测方法 (一)two-stage 两步走的框架 先进行region proposal(selective proposal,r

目录 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 第一章 相关概念概述 1.1 检测框表示 1.2 交并比 第二章 基础网络 2.1 基础网络 2.2 附加网络 第三章 先验框设计 3.1 引言 3.2 先验框设计 3.3 先验框可视化 3.4 学习参数定义 第四章 网络输出定义 第五章 LOSS设计 5.1 目标框匹配 5.2 LOSS计算 第六章 非极大值抑制 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 特别说明: 本系列文章是Pytorch目标检测手册的翻译+总结 知其然知其所以然,光

目录 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 1.2 下采样问题 二. SSD细节理解 2.1 六个LOSS 2.2 Anchor生成细节 2.3 Encode&&Decode 2.4 负样本挖掘 参考文献 之前感觉SSD很简单,这两天从头到尾把论文和源码都看了一下,发现之前很多细节都没掌握. 这篇文章只说一些之前遗漏的点,读者阅读有一定基础 @ 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 之前看Fast-RCNN代码对Selective Searc

对CNN感受野一些理解 感受野(receptive field)被称作是CNN中最重要的概念之一.为什么要研究感受野呐?主要是因为在学习SSD,Faster RCNN框架时,其中prior box和Anchor box的设计,一直搞不明白.当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉.快速看完这篇文章的前提是,要对CNN有个大致了解,feature map等术语要知道. 先看八股式定义,感受野:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野receptive