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…

这篇博客主要是讲下我在阅读ssd论文时对论文的理解,并且自行使用pytorch实现了下论文的内容,并测试可以用. 开篇放下论文地址https://arxiv.org/abs/1512.02325,可以自行参考论文. 接着放下我使用pytorch复现的版本地址https://github.com/acm5656/ssd_pytorch,如果这篇博客或者代码有帮到你,麻烦给个星哈. 代码解读的博客链接如下https://www.cnblogs.com/cmai/p/10080005.html,欢迎大…

转自http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 作者:Ai_Smith 本文翻译而来,如有侵权,请联系博主删除.未经博主允许,请勿转载.每晚泡脚,闲来无事,所以就边泡边翻译了SSD论文,总感觉英文看着不习惯,还是中文好理解,也是和大家一起学习.菜鸟水平有限,恳求大家指出错误之处.本翻译仅作交流之用,请勿用于其他. SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Du…

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map…

[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet,感觉残差结构还是不怎么理解(可能当时理解了,时间长了忘了吧),重新梳理一下两点,关于resnet结构的思考. 要解决什么问题 论文的一大贡献就是,证明了即使是深度网络,也可以通过训练达到很好的效果,这跟以往的经验不同,以往由于网络层数的加深,会出现梯度消失的现象.这是因为,在梯度反传的时候,由于层数太深,传递过程又是乘法传递,所以梯度值会越乘越小,梯度消失在所难免.那么怎么才能解决这个问题呢?resnet提供了很好的思路. 怎么解决…

[论文理解] CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 简介 首先这是一篇anchor free的文章,看了之后觉得方法挺好的,预测左上角和右下角,这样不需要去管anchor了,理论上也就w*h个点,这总比好几万甚至好几十万的anchor容易吧.文章灵感来源于Newell et al. (2017) on Associative Embedding in the context of multi-person pose estimation…

SSD:Single Shot MultiBox Detector Intro SSD是一套one-stage算法实现目标检测的框架,速度很快,在当时速度超过了yolo,精度也可以达到two-stage的精度,可以与faster rcnn媲美,这套算法里用到了与faster rcnn的anchor相似的概念-default box,也解决了多尺度问题对one-stage的影响-对不同大小的feature map进行滑窗分类,使得不同尺度的feature map的分类器对原图目标尺度更加敏感. o…

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…

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.          …

概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)从v1版本进化到了v2版本,作者在darknet主页先行一步放出源代码,论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来. 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”,主要有两个大方面的改进: 第一,作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进,在保持原有速度的优势之下,精度上得以提升.VOC 200…