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作者：WLiu，DAnguelov，DErhan，CSzegedy，SReed，CYFu，ACBerg展开摘要：Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofbounding...
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)目标检测算法的研究与改进.目标检测是图像处理的重要领域,SSD算法是基于深度学习下对物体进行检测.首先对SSD检测算法进行了深入研究,然后使用MxNet框架对SSD算法进行了实验,并对训练过程mAP值以...汪宋，费树岷-《工业控制计算机...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeaturemaplocation.Atpredictiontime,thenetworkgeneratesscoresforthe...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector翻译（包括正式版和预印版）（对原文作部分理解性修改）.论文阅读《SSD:SingleShotMultiBoxDetector》.SSD系列论文总结.单发多框检测（SSD）.文中图像来自论文原文和开头指出的俄语PPT（不知道出处）。.文章作者:SHENXiaohai.文章链接...
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...
使用SSD进行目标检测：目标检测第二篇.2018-04-13.2018-04-1302:01:19.阅读8180.【导读】近日，CV-Tricks发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。.作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后...
SSD的主要贡献，一方面在于从多个不同尺度的特征图获取特征信息进而预测目标的位置和类别，使网络同时对输入图片上的大小物体都比较敏感；另一方面在于其训练技巧值得借鉴，这在论文中有一定的阐述，更加详细的训练技巧可以结合作者开源的代码学习。
论文罗列的参考文献，可以作为你补充基础知识的一个有效手段。毕竟，作者亲自在这里为你指明的路径，如同给了你一张写有路标的迷宫地图。这就是为什么，许多优秀的博士，都是要读数百篇文献的。读过那些文献以后，再看什么新文献...
图1精度-速度图可以看出，截止CIA-SSD论文发表前，PointPillars的检测速度都是遥遥领先的，而且精度也不低。现有的一些研究喜欢将不规则、稀疏的点云数据按照以下两种方式进行处理，然后引入RPN层进行3DBboxProposal，这两种方法为：（1）将点云数据划纳入一个个体素（Voxel）中，构成规则的...
作者：WLiu，DAnguelov，DErhan，CSzegedy，SReed，CYFu，ACBerg展开摘要：Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofbounding...
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)目标检测算法的研究与改进.目标检测是图像处理的重要领域,SSD算法是基于深度学习下对物体进行检测.首先对SSD检测算法进行了深入研究,然后使用MxNet框架对SSD算法进行了实验,并对训练过程mAP值以...汪宋，费树岷-《工业控制计算机...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeaturemaplocation.Atpredictiontime,thenetworkgeneratesscoresforthe...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector翻译（包括正式版和预印版）（对原文作部分理解性修改）.论文阅读《SSD:SingleShotMultiBoxDetector》.SSD系列论文总结.单发多框检测（SSD）.文中图像来自论文原文和开头指出的俄语PPT（不知道出处）。.文章作者:SHENXiaohai.文章链接...
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...
使用SSD进行目标检测：目标检测第二篇.2018-04-13.2018-04-1302:01:19.阅读8180.【导读】近日，CV-Tricks发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。.作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后...
SSD的主要贡献，一方面在于从多个不同尺度的特征图获取特征信息进而预测目标的位置和类别，使网络同时对输入图片上的大小物体都比较敏感；另一方面在于其训练技巧值得借鉴，这在论文中有一定的阐述，更加详细的训练技巧可以结合作者开源的代码学习。
论文罗列的参考文献，可以作为你补充基础知识的一个有效手段。毕竟，作者亲自在这里为你指明的路径，如同给了你一张写有路标的迷宫地图。这就是为什么，许多优秀的博士，都是要读数百篇文献的。读过那些文献以后，再看什么新文献...
图1精度-速度图可以看出，截止CIA-SSD论文发表前，PointPillars的检测速度都是遥遥领先的，而且精度也不低。现有的一些研究喜欢将不规则、稀疏的点云数据按照以下两种方式进行处理，然后引入RPN层进行3DBboxProposal，这两种方法为：（1）将点云数据划纳入一个个体素（Voxel）中，构成规则的...
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