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一、论文解读1、多尺度特征（最大贡献）YOLO在卷积层后接全连接层，即检测时只利用了最高层featuremaps（包括FasterRCNN也是如此）；而SSD采用了特征金字塔结构进行检测，即检测时利用了conv4-3，conv-7（FC7），conv6-2，conv7-2，conv8_2，conv9_2这些大小不同的featuremaps，在多个featuremaps上同时进行softmax...
【SSD论文解读】模型部分一、骨干网络1、原始的骨干网络——VGG162、SSD对VGG16的改进3、代码二、ExtraFeatureLayers1、使用多尺度的特征图进行检测代码2、使用卷积预测器产生预测边界框(相比于YOLO的全连接层)代码3、每个特征图生成一
这篇文章在既保证速度，又要保证精度的情况下，提出了SSD物体检测模型，与现在流行的检测模型一样，将检测过程整个成一个singledeepneuralnetwork。便于训练与优化，同时提高检测速度。SSD将输出一系列离散化（discretization）的boundingboxes，这些boundingboxes是在不同层次（layers）上的feature...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文解读，附代码.2018-01-1721:47张小贤TT阅读(1173)评论(0)编辑收藏.一改常规套路，先上图，备注一下，这个图是盗来的.文笔实在是烂透了，想看论文解读的可以看这篇博客.我这里就来个代码实现好了，强烈建议代码和论文...
编辑：祝鑫泉.前言.目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selectivesearch）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two...
一、论文解读1、多尺度特征（最大贡献）YOLO在卷积层后接全连接层，即检测时只利用了最高层featuremaps（包括FasterRCNN也是如此）；而SSD采用了特征金字塔结构进行检测，即检测时利用了conv4-3，conv-7（FC7），conv6-2，conv7-2，conv8_2，conv9_2这些大小不同的featuremaps，在多个featuremaps上同时进行softmax...
【SSD论文解读】模型部分一、骨干网络1、原始的骨干网络——VGG162、SSD对VGG16的改进3、代码二、ExtraFeatureLayers1、使用多尺度的特征图进行检测代码2、使用卷积预测器产生预测边界框(相比于YOLO的全连接层)代码3、每个特征图生成一
这篇文章在既保证速度，又要保证精度的情况下，提出了SSD物体检测模型，与现在流行的检测模型一样，将检测过程整个成一个singledeepneuralnetwork。便于训练与优化，同时提高检测速度。SSD将输出一系列离散化（discretization）的boundingboxes，这些boundingboxes是在不同层次（layers）上的feature...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文解读，附代码.2018-01-1721:47张小贤TT阅读(1173)评论(0)编辑收藏.一改常规套路，先上图，备注一下，这个图是盗来的.文笔实在是烂透了，想看论文解读的可以看这篇博客.我这里就来个代码实现好了，强烈建议代码和论文...
编辑：祝鑫泉.前言.目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selectivesearch）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two...
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