场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。...SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。
前言 昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。...摘要 本文提出了仅需要单个卷积神经网络就能完成目标检测的算法，并命名为SSD(Single Shot Detector)。...本文的贡献如下： 提出了SSD算法---多类别单阶检测器， 要比其它的单阶段检测器（YOLO）快，而且更准确； SSD的核心部分是，在特征图上应用小卷积滤波器，预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的偏移...SSD 模型 SSD基于前馈式卷积神经网络，针对那些方框里的目标检测实例，产生一个固定大小边界框集合和分数，紧接着是一个非极大值抑制步骤来产生最后的检测。...另外，SSD对小目标的检测没有大目标好，因为随着网络的加深，在高层特征图中小目标的信息丢失掉了，适当增大输入图片的尺寸可以提升小目标的检测效果。
作者：叶 虎 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（selective...图1 不同检测算法的性能对比 本文讲解的是SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector，名字取得不错，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法...Yolo算法缺点是难以检测小目标，而且定位不准，但是这几点重要改进使得SSD在一定程度上克服这些缺点。下面我们详细讲解SDD算法的原理，并最后给出如何用TensorFlow实现SSD算法。 ?...第一部分是各个类别的置信度或者评分，值得注意的是SSD将背景也当做了一个特殊的类别，如果检测目标共有C个类别，SSD其实需要预测C+1个置信度值，其中第一个置信度指的是不含目标或者属于背景的评分。...表2 SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集） ?
NMS（非极大值抑制） 五、 性能评估 优点： 缺点： SSD 算法的改进：DSSD 1. DSSD 网络结构 图19 VGG网络与ResNet网络的对比 2. 实现细节 3. 训练与预测 4....经过以上的分析我们知道，SSD算法对小目标不够鲁棒的最主要的原因是浅层feature map的表征能力不够强。...实现细节 预测模块 SSD的直接从数个卷积层中分别引出预测函数，预测量多达7000多，梯度计算量也很大。 MS-CNN 方法指出，改进每个任务的子网可以提高准确性。...因此， DSSD算法达到了更好的检测准确率，特别是对小目标也有较好的检测效果。...目标检测算法之SSD ssd检测算法总结 SSD算法详解 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)，该算法属于One-Stage类算法范畴。...One-Stage：SSD YOLO One-Stage算法不需要Region Proposals阶段，可以直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果。...SSD模型结构 SSD算法的模型结构简单的说包括VGG16基础网络和后面的特征提取检测网络，我们逐一学习。 基础网络 SSD算法的基础网络是VGG16，我们先复习下VGG16的网络结构，如下图： ?...总计产生8732个候选框，对每个候选框逐级分类和回归之后进行非极大值抑制操作，即得出目标检测结果。...这样实现的检测不同尺度物体的目的。接下来，我们实例看一下SSD的预测过程，如下图： ?
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector...ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像，SSD achieves...SSD 首先用一个 base network（一组卷积网络层组成） 1） Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2） Convolutional
PaddlePaddle-SSD SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比...本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD，参考了PaddlePaddle下的models的ssd ，包括MobileNetSSD，MobileNetV2SSD，VGGSSD，ResNetSSD。...SSD模型介绍 SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是2016年提出的一种one-stage目标检测算法，相比two-stage目标检测算法的Faster R-CNN...以下是SSD的结构图，在原论文中主干网络为VGG16，后面接着6个卷积层，用于提取出6个不同尺度的feature map，这样可以提取出不同大小的bbox，以检测到不同大小的目标对象。...()接口实现。
Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于PaddlePaddle实现的目标检测模型...SSD PaddlePaddle-SSD SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一...点击下载 点击下载 SSD模型介绍 SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是2016年提出的一种one-stage目标检测算法，相比two-stage目标检测算法的Faster...以下是SSD的结构图，在原论文中主干网络为VGG16，后面接着6个卷积层，用于提取出6个不同尺度的feature map，这样可以提取出不同大小的bbox，以检测到不同大小的目标对象。...()接口实现。
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（selective search）或者CNN网络（...图1 不同检测算法的性能对比 本文讲解的是SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector，名字取得不错，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法...Yolo算法缺点是难以检测小目标，而且定位不准，但是这几点重要改进使得SSD在一定程度上克服这些缺点。下面我们详细讲解SDD算法的原理，并最后给出如何用TensorFlow实现SSD算法。 ?...第一部分是各个类别的置信度或者评分，值得注意的是SSD将背景也当做了一个特殊的类别，如果检测目标共有C个类别，SSD其实需要预测C+1个置信度值，其中第一个置信度指的是不含目标或者属于背景的评分。...表2 SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集） ?
目标检测系列之三（SSD） 论文题目是《Single Shot MultiBox Detector》 论文地址：ttps://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD是一阶段One Stage...方法，SSD算法提取了不同尺度的特征图，既可以检测大目标也可以检测小目标，采用不同大小和长宽比的检测框anchors。...算法步骤： 1） 将图像输入预训练好的分类网络（基于VGG16-Atrous）得到不同大小的特征映射 2） 分别提取Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11...SSD为每个检测层都预定义了不同大小的先验框(Prior boxes), Conv4_3、Conv10_2和Conv11_2分别有4种先验框，而Conv7、Conv8_2和Conv9_2分别有6种先验框...边界框包含两个部分，一部分是每个类别的置信度，如果有k类的话，SSD会输出k+1个置信度值，第一个置信度值代表边界框是否包含目标，置信度最高的类别就是该边界框的所属类别。
前言 这篇文章是对前面《目标检测算法之SSD代码解析》，推文地址如下：点这里的补充。主要介绍SSD的数据增强策略，把这篇文章和代码解析的文章放在一起学最好不过啦。...形状最后类似于：[[x_min,y_min,x_max,y_max, c], ...]。...就用这个类来实现。...希望和大家一起讨论这个问题，这个版本的ssd我仍存在疑问，阅读代码大家可以用，要真正训练自己的数据我还是建议使用weiliu89大神的caffe-ssd。...后记 本篇文章介绍了SSD的数据增强策略，结合上次的目标检测算法之SSD代码解析(万字长文超详细)推文，你是不是完全理解了SSD算法了呢？
睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台 学习前言 什么是SSD目标检测算法 源码下载 SSD实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、从特征获取预测结果 3、预测结果的解码 4、...三、开始网络训练 四、训练结果预测 学习前言 一起来看看SSD的Pytorch实现吧，顺便训练一下自己的数据。...什么是SSD目标检测算法 SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样...SSD的英文全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot说明SSD算法属于one-stage方法，MultiBox说明SSD算法基于多框预测。...这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。 1、取出每一类得分大于self.obj_threshold的框和得分。 2、利用框的位置和得分进行非极大抑制。
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。...之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合以前的文章加强理解。...深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD 从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程 后RCNN...ROI 池化 假如我们有 C 个类别要检测。我们将其扩展为 C + 1 个类别，这样就为背景（非目标）增加了一个新的类别。...困难案例 对于如 SSD 和 YOLO 的大多数检测算法来说，我们做了比实际的目标数量要多得多的预测。所以错误的预测比正确的预测要更多。这产生了一个对训练不利的类别不平衡。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。...作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后网络的训练方法、处理对象的尺度这几个方面出发，深入浅出地介绍SSD是如何一步步进行目标检测的，从理论角度总结了SSD的各个部分。...通过阅读本文，相信你会对目标检测以及SSD原理有更深入的理解！专知内容组编辑整理。 专知公众号推出的深度学习目标检测从入门到精通：第一篇 深度学习目标检测从入门到精通：第一篇 ?...在这个博客中，我将更详细地介绍单次多框检测器。由于其易于实现并且十分高效，SSD成为了最流行的目标检测算法之一。...从GPU和深度学习框架的角度来看，SSD的实现更为直接，它能够在闪电般的速度下可以进行大批量的检测工作。此外，该算法的核心思想可以帮助更好地了解其它最先进的方法。
/2304447a2326da963254c963c97fb05dd3a973 github: https://github.com/zhreshold/mxnet-ssd github: https...网络结构的变化，又加入了4个卷积层，SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。...SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上进行，为了保证网络对小目标有很好检测效果，检测过程也在基础网络特征图...作者认为，这是由于SSD使用conv4_3低级feature去检测小目标，而低级特征卷积层数少，存在特征提取不充分的问题。...Detector)对小目标的检测效果不好？
目标检测由两个独立的任务组成，即分类和定位。R-CNN 系列目标检测器由两个阶段组成，分别是区域提议网络和分类和框细化头。然而，这种2阶段的检测模型已经基本被单阶段的模型替代了。...在本文中，我想介绍 Single Shot MultiBox Detector (SSD)。...这些层的大小逐渐减小，并允许在多个尺度上进行检测预测。因此，我们传入网络的输入是从 VGG-16 网络获得的 conv7 特征。...class SSD300(nn.Module): """ The SSD300 network - encapsulates the base VGG network, auxiliary...我希望我设法使 SSD 易于理解和掌握。我尝试使用代码，以便您能够将过程可视化。花点时间去理解它。此外，如果您尝试自己使用它会更好。下次我将写关于 YOLO 系列物体检测器的文章。
我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。...参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。...* 255) for c in color]) else: sub_colors.append([c for c in color]) return sub_colors...，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标，而是在下文 中专门用了一个函数来去重 """ # 检测有没有超出检测边缘 rbboxes =...rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.bboxes_sort(rclasses, rscores, rbboxes, top_k=400) # 去重，将重复检测到的目标去掉
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，...本文取消了候选区域提取步骤，通过采用一系列设计在检测上得到较好的精度和速度 contributions ： 1）提出的 SSD 比 YOLO v1 速度快，精度好， 和 Faster R-CNN 精度差不多...SSD网络包括两个部分，前面的是基础网络，就是用于图像分类的标准网络，但是把涉及到分类的层全部裁掉，称为 base network ，后面的网络是我们自己设计的辅助结构用于实现检测，SSD设计特色如下：...和 YOLO v1 在单个尺度的特征图上进行预测） Convolutional predictors for detection：对于每个添加的特征层，我们使用一组卷积滤波器，可以得到一组固定数目的目标检测的预测...2.2 Training SSD 的训练和 给予候选区域提取的检测器的训练最大区别在于 真值信息需要和 一组固定检测输出中的某一特定输出结果联系起来。 YOLO的训练已有类似的需求。
引言 SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector, SSD的优势在于消除了bounding box proposal和pixel or feature resampling...image.png 图片来自目标检测|SSD原理与实现 - 知乎 (zhihu.com) 2....SSD模型 SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征图以用于检测，模型结构如下图： image.png SSD和Yolo一样都是采用一个CNN网络来进行检测...如果检测目标共有c个类别，SSD其实需要预测c+1个置信度值，其中第一个置信度指的是不含目标或者属于背景的评分。...参考文献 目标检测|SSD原理与实现 - 知乎 (zhihu.com)
❝上期一起学了SSD算法的框架流程，如下： 目标检测算法SSD结构详解❞ 今天我们一起学下成功训练SSD算法的一些注意点： Loss计算 Match策略 数据增强 性能分析 Loss计算 SSD算法的目标函数分两部分...而对于location loss,如下： 其实，位置回归的loss是跟前面学的Faster RCNN中位置回归损失是一样，不在赘述，如下: 目标检测算法Faster RCNN的损失函数以及如何训练？...上图左图为输入图片及真实标注，右侧的a,b,c,d为随机采样得到的4张图片及标注。 性能分析 SSD算法和我们前面学的Faster RCNN以及后面要学的YOLO的性能对比如下表： ?...虽然采用了特征金字塔的思路，但是对小目标的识别效果依然一般，可能是因为SSD使用了VGG16中的conv4_3低级feature去检测小目标，而低级特征卷积层数少，存在特征提取不充分的问题。...至此结果上期，我们基本上了解了SSD算法的大致原理，下期，我们一起看下另一个牛哄哄的检测算法YOLO，一起加油！
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