【SSD不足】在小目标检测方面,其准确度不如FasterR-CNN。说明:研一初学目标检测,本文记录论文阅读总结,以上参考、摘抄于以下文章,推荐阅读。主要参考:
SSD论文阅读笔记资料SSD:SingleShotMultiBoxDetector原文下载:PDF中文翻译:SSD:SingleShotMultiBoxDetector翻译(包括正式版和预印版)(对原文作部分理解性修改)参考PPT:一份俄语PPT笔记SSD,SingleShot...
Fig.5SSD流程损失函数方面:和FasterRCNN的基本一样,由分类和回归两部分组成,可以参考FasterRCNN,这里不细讲。总之,回归部分的loss是希望预测的box和priorbox的差距尽可能跟groundtruth和priorbox的差距接近,这样预测的box就能尽量和groundtruth一样。
论文阅读:SSD:SingleShotMultiBoxDetector2016-09-20Preface这是今年ECCV2016的一篇文章,是UNCChapelHill(北卡罗来纳大学教堂山分校)的WeiLiu大神的新作,论文代码:https:githubcomweiliu89caffetreessdAbstract这篇文
【SSD不足】在小目标检测方面,其准确度不如FasterR-CNN。说明:研一初学目标检测,本文记录论文阅读总结,以上参考、摘抄于以下文章,推荐阅读。主要参考:
SSD论文阅读笔记资料SSD:SingleShotMultiBoxDetector原文下载:PDF中文翻译:SSD:SingleShotMultiBoxDetector翻译(包括正式版和预印版)(对原文作部分理解性修改)参考PPT:一份俄语PPT笔记SSD,SingleShot...
Fig.5SSD流程损失函数方面:和FasterRCNN的基本一样,由分类和回归两部分组成,可以参考FasterRCNN,这里不细讲。总之,回归部分的loss是希望预测的box和priorbox的差距尽可能跟groundtruth和priorbox的差距接近,这样预测的box就能尽量和groundtruth一样。
论文阅读:SSD:SingleShotMultiBoxDetector2016-09-20Preface这是今年ECCV2016的一篇文章,是UNCChapelHill(北卡罗来纳大学教堂山分校)的WeiLiu大神的新作,论文代码:https:githubcomweiliu89caffetreessdAbstract这篇文