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读论文系列：ObjectDetectionECCV2016SSD转载请注明作者：梦里茶SingleShotMultiBoxDetectorIntroduction一句话概括：SSD就是关于类别的多尺度RPN网络基本思路：基础网络后接多…
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...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector简介one-stage、基于回归的目标检测，74.3mAP、59FPS（onVOC2007test）网络结构SSD300中输入图像的大小是300x300，特征提取部分使用了VGG16的卷积层，并将VGG16的两个全连接层转换成了普通的...
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...
读论文系列：ObjectDetectionECCV2016SSD转载请注明作者：梦里茶SingleShotMultiBoxDetectorIntroduction一句话概括：SSD就是关于类别的多尺度RPN网络基本思路：基础网络后接多层featuremap
内容目录1Backbone2Priorbox先验框3损失函数1BackboneSSD基于VGG16（在前面的文章介绍过，深度学习系列（二）卷积神经网络模型（从LeNet-5到InceptionV4））的卷积神经网络，并对其进行改动1）将VGG16网络的fc6改为3x3卷积，fc7改为1x1卷积，池化层pool5由原来的步长为2的2x2改为步长为1的3x32）引入空洞卷...
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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...
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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...
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内容目录1Backbone2Priorbox先验框3损失函数1BackboneSSD基于VGG16（在前面的文章介绍过，深度学习系列（二）卷积神经网络模型（从LeNet-5到InceptionV4））的卷积神经网络，并对其进行改动1）将VGG16网络的fc6改为3x3卷积，fc7改为1x1卷积，池化层pool5由原来的步长为2的2x2改为步长为1的3x32）引入空洞卷...
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