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注：本文源自本人的硕士毕业论文，未经许可，严禁转载！原文请参考知网：知网本论文下载地址4.2改进的SSD上一章我们了解到，物体识别检测算法是在传统CNN算法基础上加上目标区域建议策略和边框回归算法得到的。前辈们的工作主要体现在目标区域建议的改进策略上，从最开始的穷举建议框...
SSD回归的对象是提前设置好的DefaultBox，有点类似于FasterR-CNN里面的AnchorBox，不过是也是多尺度的，这是为了实现在前面大的特征图上预测小目标，在后面晓得特征图上预测大目标，达到多尺度检测的目的。.对于某个featuremap的每个特征点，需要预测k个DefaultBox...
目标检测论文解读之RCNN最近准备开始认真的梳理一下目标检测的相关算法，组一个目标检测算法系列。之前看到了一张特别好的目标检测算法分类的甘特图，但忘记是哪里的了，要是原始…
摘要SSD(SingleShotMultiboxDetector)：是目前最好的目标检测算法之一，它具有精度高、速度快的优点。然而SSD的特征金字塔检测方法难以融合不同尺度的特征。FSSD：本文提出特征融合SSD(FeatureFusionSingleShotmulti...
目标检测——SSD源码解读目标检测经典方法Postedby刘知安on2019-11-19...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...
目标检测论文解读10——DSSD.背景.SSD算法在检测小目标时精度并不高，本文是在在SSD的基础上做出一些改进，引入卷积层，能综合上下文信息，提高模型性能。.理解.Q1：DSSD和SSD的区别有哪些？.(1)SSD是一层一层下采样，然后分别在这些featuremap上进行预测；而...
目标检测论文解读6——SSD146浏览0回复2019-08-19已注销+关注背景R-CNN系列算法检测速度不够快，YOLOv1检测准确率较低，而且无法检测到密集目标。方法SSD算法跟YOLO类似，都属于onestage的算法，即通过回归算法直接从原图得到...
目标检测论文解读10——DSSD32900作者:汪昕背景SSD算法在检测小目标时精度并不高，本文是在在SSD的基础上做出一些改进，引入卷积层，能综合上下文信息，提高模型性能。理解Q1：DSSD和SSD的区别有哪些？(1)SSD是一层一层下...
注：本文源自本人的硕士毕业论文，未经许可，严禁转载！原文请参考知网：知网本论文下载地址4.2改进的SSD上一章我们了解到，物体识别检测算法是在传统CNN算法基础上加上目标区域建议策略和边框回归算法得到的。前辈们的工作主要体现在目标区域建议的改进策略上，从最开始的穷举建议框...
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