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像Yolo那样在全连接层之后做检测。其实采用卷积直接做检测只是SSD相比Yolo的其中一个不同点，另外还有两个重要的改变，一是SSD提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图（较靠前的特征图）可以用来检测小物体，而小尺度特征图（较靠后...
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。
SSD多尺度特征映射细节：SSD算法中使conv4_3,conv_7，conv8_2,conv7_2,conv8_2,conv9_2,conv10_2,conv11_2这些大小不同的featuremaps，其目的是为了能够准确的检测到不同尺度的物体，因为在低层的featuremap,感受野比较小，高层…
目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括FastR-CNN、FasterR-CNN和FPN等。。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等...
这篇文章是2016ECCV的oralpaper，目标检测领域的经典论文，值得一读。一、背景介绍目标检测输入：一张图片输出：感兴趣物体的包围框(boundingbox)+置信度(confidence)
【论文推荐】最新5篇目标检测相关论文——显著目标检测、弱监督One-Shot检测、多框检测器、携带物体检测、假彩色图像检测【导读】专知内容组整理了最近目标检测相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!1.MSDNN:Multi-ScaleDeepNeuralNetworkf...
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