前言

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计算机视觉——SSD和YOLO简介

课件（单发多框检测SSD）

生成锚框

  • 对每个像素，生成多个以它为中心的锚框
  • 给定n个大小 s1, ...,s2,和m个高宽比，那么生成 n+m-1 个锚框，其大小和高宽比分别为:(s1,r1),(s2,r1),...,(sn,r1),(s1,r2),...,(s1,rm),

  • SSD模型

  • 一个基础网络来抽取特征，然后多个卷积层块来减半高宽
  • 在每段都生成锚框：底部段来拟合小物体，顶部段来拟合大物体
  • 对每个锚框预测类别和边缘框

  • 效果

    总结

  • SSD通过单神经网络来检测模型
  • 以每个像素为中心的产生多个锚框
  • 在多个段的输出上进行多尺度的检测

  • 课件（YOLO）

    YOLO（你只看一次）

  • SSD中锚框大量重叠，因此浪费了很多计算
  • YOLO将图片均匀分成S×S个锚框
  • 每个锚框预测B个边缘框
  • 后续版本(V2,V3,V4...)有持续改进

  • 效果

参考:https://www.codeasks.com/blog/view/1315567.html

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