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SSD，SingleShotMultiBoxDetector，单发多框检测，属于onestage范畴。比YOLO(V1)快又准，比FasterR-CNN准确度相当。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…
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...
我试过SSD最前面的卷积为深度残差网络，检测小物体效果还不错，比YOLO要好得多。另外SSD原论文中，多级别的物体基本尺寸从0.1到0.8，实际上0.1的比例还是很大的，如1024*1024的输入，0.1都到102了，其实不小。
说明为何要翻译今年2021年大四，为了做毕设，师兄给了一个题目，为key-value数据库做一个去重优化。需要看一下WiscKey这篇论文，在WiscKey的基础上优化。为了防止看完忘了，在这里翻译一下，方…
CVPR21小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测（附论文下载）.CVPR21文章我们也分享了很多最佳的框架，在现实场景中，目标检测依然是最基础最热门的研究课题，尤其目前针对小目标的检测，更加吸引了更多的研究员和企业去研究，今天我们“计算机...
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…
摘要.针对以FasterR-CNN为代表的基于候选框方式的遥感影像目标检测方法检测速度慢,而现有SSD算法在小目标检测中性能低的问题,提出一种改进的SSD算法,综合利用现有基于候选框方式和一体化检测方式的优势,提升检测性能。.该算法利用密集连接网络替换原有的...
摘要.为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力,提出在SSD算法中引入转置卷积结构,采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,增加低层特征提取能力,提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大,运行内存占用...
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...
数字存储完全指南03：固态硬盘的历史、结构与原理.主作者.Fairyex.联合作者.Fairyex.10月22日.这是少数派与国民好物aigo联合推出的信息储存设备的科普系列文章。.作为国内早期的存储设备制造商及佼佼者，感谢aigo对本文提供的一系列支持，包括但不限于...
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