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SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeaturemaplocation.Atpredictiontime,thenetworkgeneratesscoresforthe...
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...
【CV论文笔记】SSD:SingleShotMultiBoxDetector（SSD理解）本文主要用于介绍WeiLiu等于2016年提出的SSD目标检测网络，该网络结合了YOLO和FasterR-CNN的优势。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
训练SSD模型时，正负样本的选取：原论文给出2个准则：1、对每一个groundtruthbox去匹配与它iou值最大的defaultbox，则也是正样本。2、对于任意一个defaultbox，只要它与任意一个groundtruthbox的iou值大于0.5，则是正样本。（与Faster
以下是按照原论文的模型参数搭建的网络模型，在各个衍生版参数设置也有所变动。如下的主干网络是使用VGG16，使用PaddlePaddle实现的代码片段如下。conv1=self.conv_block(self.img,64,2)conv2=self.conv_block(conv1,128,2)conv3=self.conv_block(conv2,256,3)
2、结构化剪枝.相比细粒度剪枝随机地裁剪掉网络中的若干的神经元，结构化剪枝以一定的结构为单位进行剪枝，如裁剪掉卷积层中若干filter，如图9所示。.裁剪后的模型相比原始模型，只是channel数量减小，不需要额外的预测库支持就能达到加速的目的...
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。
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，若交并比大于阈值则为正类（包含某个特定物体的类），若交并比小于阈值则为负类（背景类）。
这篇论文的主要贡献是在常用的目标检测算法中加入了上下文信息。.换句话说，常规的目标检测算法一般都是在一个(YOLO，Faster-RCNN)或者多个特征图上进行检测（SSD），但是各个特征层之间的信息并没有有效的结合以及利用，DSSD的贡献正是解决了这一点。.3...
SSD论文翻译（SSD:SingleShotMultiBoxDetector）.身份认证购VIP最低享7折!本资源是本人翻译的SingleShotMultiBoxDetector的一文，出自于2016年，主要内容是完成行人重识别的网络构建，不仅提高了识别准确率，并且提高了是别的速度。.其中，作者的一些设计思路很有...
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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...
【CV论文笔记】SSD:SingleShotMultiBoxDetector（SSD理解）本文主要用于介绍WeiLiu等于2016年提出的SSD目标检测网络，该网络结合了YOLO和FasterR-CNN的优势。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
训练SSD模型时，正负样本的选取：原论文给出2个准则：1、对每一个groundtruthbox去匹配与它iou值最大的defaultbox，则也是正样本。2、对于任意一个defaultbox，只要它与任意一个groundtruthbox的iou值大于0.5，则是正样本。（与Faster
以下是按照原论文的模型参数搭建的网络模型，在各个衍生版参数设置也有所变动。如下的主干网络是使用VGG16，使用PaddlePaddle实现的代码片段如下。conv1=self.conv_block(self.img,64,2)conv2=self.conv_block(conv1,128,2)conv3=self.conv_block(conv2,256,3)
2、结构化剪枝.相比细粒度剪枝随机地裁剪掉网络中的若干的神经元，结构化剪枝以一定的结构为单位进行剪枝，如裁剪掉卷积层中若干filter，如图9所示。.裁剪后的模型相比原始模型，只是channel数量减小，不需要额外的预测库支持就能达到加速的目的...
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。
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，若交并比大于阈值则为正类（包含某个特定物体的类），若交并比小于阈值则为负类（背景类）。
这篇论文的主要贡献是在常用的目标检测算法中加入了上下文信息。.换句话说，常规的目标检测算法一般都是在一个(YOLO，Faster-RCNN)或者多个特征图上进行检测（SSD），但是各个特征层之间的信息并没有有效的结合以及利用，DSSD的贡献正是解决了这一点。.3...
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