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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-boxDetector,FSSD)，这是一种改进的...
DSSD中的层很浅，主要有两个原因：（1）检测是视觉中的基础任务，需要为后续任务提供更多的信息。.因此，速度是一个重要的因素。.建立对称的沙漏型网络意味着inference的时间会加倍。.不利于快速检测的要求。.（2）由于分类只给出一整张图像的标记...
DSSD:DeconvolutionalSingleShotDetector.Themaincontributionofthispaperisanapproachforintroducingadditionalcontextintostate-of-the-artgeneralobjectdetection.Toachievethiswefirstcombineastate-of-the-artclassifier(Residual-101[14])withafastdetectionframework(SSD[18]).WethenaugmentSSD+Residual-101with...
论文地址：DSSD：DeconvolutionlSingleShotDetector论文时间：2017.01发布，无修改全文概括DSSD相对于SSD增加部件的思路和FPN相似，都是增加一个top-down路径，同时增加一个skip-connection横向连接。
目标检测(onestage)-从FPN到DSSD.一.FPN特征金字塔网络.这篇论文发布的时间是2017年4月19号，可以说在此之后，对于目标检测（小物体）而言，提升巨大，基本之后的模型比如DSSD，yolov3等都参考过该模型架构。.
对于小物体和多个物体的识别正确率提升，但是速度是下降的。如下图所示，每组图片中左边是SSD的结果，右边是DSSD的结果。从速度方面，SSD的速度是DSSD是快的。原来SSD可以大搞46FPS,当前使用Residual-101之后大于为11.2FPS。速度是原来的1/4.
作者的思路其实来源于一篇多人姿态估计的论文[1]。基于CNN的2D多人姿态估计方法，通常有2个思路（Bottom-UpApproaches和Top-DownApproaches）：（1）Top-Downframework，就是先进行行人检测，得到边界框，然后在每一个边界框中检测人体关键点，连接成每个人的姿态，缺点是受人体检测框影响较大，代表算法...
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权威出处：广西大学硕士论文2018年软件学报改进的SSD航拍目标检测方法近年来,无人机技术的快速发展使得无人机地面目标检测技术成为计算机视觉领域的重要研究方向,无人机在军事侦察、交通管制等场景中具有普遍的应用价值.针对无人机场景下...
来源：美图云视觉技术部转自：美图技术，未经允许不得二次转载目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统...
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-boxDetector,FSSD)，这是一种改进的...
DSSD中的层很浅，主要有两个原因：（1）检测是视觉中的基础任务，需要为后续任务提供更多的信息。.因此，速度是一个重要的因素。.建立对称的沙漏型网络意味着inference的时间会加倍。.不利于快速检测的要求。.（2）由于分类只给出一整张图像的标记...
DSSD:DeconvolutionalSingleShotDetector.Themaincontributionofthispaperisanapproachforintroducingadditionalcontextintostate-of-the-artgeneralobjectdetection.Toachievethiswefirstcombineastate-of-the-artclassifier(Residual-101[14])withafastdetectionframework(SSD[18]).WethenaugmentSSD+Residual-101with...
论文地址：DSSD：DeconvolutionlSingleShotDetector论文时间：2017.01发布，无修改全文概括DSSD相对于SSD增加部件的思路和FPN相似，都是增加一个top-down路径，同时增加一个skip-connection横向连接。
目标检测(onestage)-从FPN到DSSD.一.FPN特征金字塔网络.这篇论文发布的时间是2017年4月19号，可以说在此之后，对于目标检测（小物体）而言，提升巨大，基本之后的模型比如DSSD，yolov3等都参考过该模型架构。.
对于小物体和多个物体的识别正确率提升，但是速度是下降的。如下图所示，每组图片中左边是SSD的结果，右边是DSSD的结果。从速度方面，SSD的速度是DSSD是快的。原来SSD可以大搞46FPS,当前使用Residual-101之后大于为11.2FPS。速度是原来的1/4.
作者的思路其实来源于一篇多人姿态估计的论文[1]。基于CNN的2D多人姿态估计方法，通常有2个思路（Bottom-UpApproaches和Top-DownApproaches）：（1）Top-Downframework，就是先进行行人检测，得到边界框，然后在每一个边界框中检测人体关键点，连接成每个人的姿态，缺点是受人体检测框影响较大，代表算法...
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来源：美图云视觉技术部转自：美图技术，未经允许不得二次转载目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统...
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