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图3SSD基本框架（1）采用多尺度特征图用于检测所谓多尺度采用大小不同的特征图，CNN网络一般前面的特征图比较大，后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小，这正如图3所示，一个比较大的特征图和一个比较小的特征图，它们都...
conv5的第一层卷积层的stride由2变为1.应用空洞卷积算法，将dilation从1变为2。为了提高inference时间，按下式1，测试时将网络的BN层移除，按式子3及4重新定义权重及偏差。但仍无法和原始SSD一样快。原因：（1）ResNet-101比精简的VGG比较。（2）给
比较老的论文，但是是onestage的代表。主要贡献1）提出SSD检测架构。具有比YOLO更快更准的单阶段检测器，具有和较慢的FasterRCNN一样的准确率。2）SSD的核心思想是使用一组固定的defaultboundingbox通过小的卷积核作用于特征图上对...
结构定义源码地址论文链接一、总览在ssd的原论文中，采用的backbone为VGG16。VGG16定义如下图C这一列。从上到下依次为：conv1_2、conv2_2、conv3_3、conv4_3、conv5_3、fc6、fc7、fc8。其中_n指有n层。可以看到参数层为2+2+3+3+3+1+1...
因为论文中明确说到，SSD的basenetwork用的是VGG，更具体点说，SSD-300用的basenetwork是VGG-16,SSD...把VGG-16的2x2-stride-2换成了3x3-stride-1在conv6层中运用了空洞卷积，以扩大感受野丢掉了所有的dropout层和fc8而Extra网络部分的代码...
这篇博客将细致分析3D目标单阶段检测方法SA-SSD中的Part-sensitivewarping机制（简称PSWarping）。.2.代码上对PSWarping理解.论文上对PSWarping的介绍明明每个单词都认识，但是这些单词合在一起，就不明白说的什么意思了（笑哭），以及论文中公式（6）就是看不...
图3SSD基本框架（1）采用多尺度特征图用于检测所谓多尺度采用大小不同的特征图，CNN网络一般前面的特征图比较大，后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小，这正如图3所示，一个比较大的特征图和一个比较小的特征图，它们都...
conv5的第一层卷积层的stride由2变为1.应用空洞卷积算法，将dilation从1变为2。为了提高inference时间，按下式1，测试时将网络的BN层移除，按式子3及4重新定义权重及偏差。但仍无法和原始SSD一样快。原因：（1）ResNet-101比精简的VGG比较。（2）给
比较老的论文，但是是onestage的代表。主要贡献1）提出SSD检测架构。具有比YOLO更快更准的单阶段检测器，具有和较慢的FasterRCNN一样的准确率。2）SSD的核心思想是使用一组固定的defaultboundingbox通过小的卷积核作用于特征图上对...
结构定义源码地址论文链接一、总览在ssd的原论文中，采用的backbone为VGG16。VGG16定义如下图C这一列。从上到下依次为：conv1_2、conv2_2、conv3_3、conv4_3、conv5_3、fc6、fc7、fc8。其中_n指有n层。可以看到参数层为2+2+3+3+3+1+1...
因为论文中明确说到，SSD的basenetwork用的是VGG，更具体点说，SSD-300用的basenetwork是VGG-16,SSD...把VGG-16的2x2-stride-2换成了3x3-stride-1在conv6层中运用了空洞卷积，以扩大感受野丢掉了所有的dropout层和fc8而Extra网络部分的代码...
这篇博客将细致分析3D目标单阶段检测方法SA-SSD中的Part-sensitivewarping机制（简称PSWarping）。.2.代码上对PSWarping理解.论文上对PSWarping的介绍明明每个单词都认识，但是这些单词合在一起，就不明白说的什么意思了（笑哭），以及论文中公式（6）就是看不...
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