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SSD的网络结构如图6所示。上面是SSD模型，下面是Yolo模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。模型的输入图片大小是300*300（还可以是512*512，其与前者网络结构没有差别，只是最后新增一个卷积层，本文不再讨论）。
SSD相比较于其他单结构模型（YOLO），SSD取得更高的精度，即是是在输入图像较小的情况下。如输入300×300大小的PASCALVOC2007test图像，在TitanX上，SSD以58帧的速率，同时取得了72.1%的mAP。
SSD使用的是anchor机制（论文中称之为defaultbox），在主干网络（原始网络截断分类层）的特征图上，使用卷积滤波器预测anchorbox的分类置信度和目标边界框的偏移量。SSD的模型论文中的SSD模型结构和YOLO模型结构的对比图：
SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeaturemaplocation.Atpredictiontime,thenetworkgeneratesscoresforthe...
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)模型介绍SSD是一种one-stage的通用物体检测算法，在2016年被提出，另外一个常听到的one-stage算法为YOLO，只是SSD算法的性能与速度优于YOLO。SSD算法有以下特点去掉了候选框的操作，采用了Anchor的机制。
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。
SSD模型结构SSD算法的模型结构简单的说包括VGG16基础网络和后面的特征提取检测网络，我们逐一学习...【论文详解】目标检测算法之SSD深入详解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...
为什么现在针对目标检测网络（如SSD）的模型压缩模型压缩方法很少？这类问题的难点在哪里？关注者114被浏览13,342...相比一般的网络搜索技术，在模型小型化方向，不仅要考虑模型的精度，同时要考虑模型的运行效率，论文「MnasNet」同时将...
SingleShotDetection模型在网络的前向运算中封装了定位和检测，从而显著提高了运算速度。...α常设置为1，或者也可作为待学习的参，SSD论文中设置α等于1。4.SSD网络结构如何定位目标前面介绍通过先验框和真实框的交并比来分类，若交并...
目标检测作为计算机视觉中的一个重要分支，近些年来随着神经网络理论研究的深入和硬件GPU算力的大幅度提升，一举成为全球人工智能研究的热点，落地项目也最先开始。纵观2013年到2020年，从最早的R-CNN、OverFeat到后来的SSD、YOLOv3再到去年的M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！
SSD的网络结构如图6所示。上面是SSD模型，下面是Yolo模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。模型的输入图片大小是300*300（还可以是512*512，其与前者网络结构没有差别，只是最后新增一个卷积层，本文不再讨论）。
SSD相比较于其他单结构模型（YOLO），SSD取得更高的精度，即是是在输入图像较小的情况下。如输入300×300大小的PASCALVOC2007test图像，在TitanX上，SSD以58帧的速率，同时取得了72.1%的mAP。
SSD使用的是anchor机制（论文中称之为defaultbox），在主干网络（原始网络截断分类层）的特征图上，使用卷积滤波器预测anchorbox的分类置信度和目标边界框的偏移量。SSD的模型论文中的SSD模型结构和YOLO模型结构的对比图：
SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeaturemaplocation.Atpredictiontime,thenetworkgeneratesscoresforthe...
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)模型介绍SSD是一种one-stage的通用物体检测算法，在2016年被提出，另外一个常听到的one-stage算法为YOLO，只是SSD算法的性能与速度优于YOLO。SSD算法有以下特点去掉了候选框的操作，采用了Anchor的机制。
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。
SSD模型结构SSD算法的模型结构简单的说包括VGG16基础网络和后面的特征提取检测网络，我们逐一学习...【论文详解】目标检测算法之SSD深入详解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...
为什么现在针对目标检测网络（如SSD）的模型压缩模型压缩方法很少？这类问题的难点在哪里？关注者114被浏览13,342...相比一般的网络搜索技术，在模型小型化方向，不仅要考虑模型的精度，同时要考虑模型的运行效率，论文「MnasNet」同时将...
SingleShotDetection模型在网络的前向运算中封装了定位和检测，从而显著提高了运算速度。...α常设置为1，或者也可作为待学习的参，SSD论文中设置α等于1。4.SSD网络结构如何定位目标前面介绍通过先验框和真实框的交并比来分类，若交并...
目标检测作为计算机视觉中的一个重要分支，近些年来随着神经网络理论研究的深入和硬件GPU算力的大幅度提升，一举成为全球人工智能研究的热点，落地项目也最先开始。纵观2013年到2020年，从最早的R-CNN、OverFeat到后来的SSD、YOLOv3再到去年的M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！
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