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2024-05-13 16:02:43
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目标检测20年综述之（一）传统方法VJ 检测器—检测人脸方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征 从cell到bolck构造检测的特征向量Deformable Part-based Model (DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗 + 深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage和one-stage
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2024-05-21 11:27:21
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的目标检测算法，它结合了高效的检测策略和准确的检测结果。相比于传统的目标检测算法，SSD能够在保持较高准确性的同时快速地进行目标检测。SSD算法的主要特点包括以下几个方面：多尺度特征图：SSD通过在卷积神经网络的不同层提取特征，获得多尺度的特征图。这些特征图具有不同的分辨率，可以检测不同尺寸的目标。默认框（Def
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的目标检测算法，它结合了高效的检测策略和准确的检测结果
作者：蒋天园前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box pro
目标检测算法总体分为：基于区域的算法和基于回归的算法1）基于区域的算法： RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN 等。整个检测过程分为两个阶段。在第一个阶段，检测器需要找到一些假设的区域 (ROI)；在第二个阶段，检测器需要在这些假设区域上进行分类 (classification) 和 位置回归 (bounding box regression)。2）基于回
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2024-03-28 19:02:55
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# 使用PyTorch实现SSD目标检测算法的指南
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，而Single Shot MultiBox Detector (SSD)是一种流行的目标检测算法。本文将向刚入行的小白介绍如何在PyTorch中实现SSD目标检测算法，整个过程将分为几个步骤，并详细说明每一步所需的代码及其功能。
## 流程概述
下面是实现SSD目标检测算法的主要步骤概览：
| 步骤
SSDFaster R-CNN：1.对小目标检测效果差：只是在一个特征层上进行预测，而此特征层是经过许多卷积层后所得到的feature map,已经被抽象到比较高的层次，所以细节信息的保留较少。而小目标的检测需要细节信息 ，以至于在高层的特征层上来预测我们的小目标，检测效果没有那么好2.模型大，检测速度慢：在RPN进行了一次预测，在Fast R-CNN又进行了一次预测（two-stage 的通病）
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种常见的特征提取算法，基本思想是统计图像局部区域的梯度方向信息作为该局部图像区域的表征。HOG特征提取+SVM训练，在行人检测中获得了极大成功。该方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。HOG特征提取的流程如下：1灰
文章目录一、SSD目标检测算法1.1 采用多尺度特征图用于检测1.2 采用卷积进行检测1.3 设置先验框二、SSD目标检测算法实现（简易版本）2.1 类别预测层2.2 边界框预测层（Bounding box）2.3 连接多尺度的预测2.4 高和宽减半块2.5 基本网络块2.6 完整的模型2.7 模型训练2.8 预测目标三、参考整理 一、SSD目标检测算法SSD（单发多框检测）设计理念 参考：这篇
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2024-04-24 14:06:39
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一. 算法概述 SSD(Single Shot MutiBox Detectior (one-stage方法）是Wei Liu在ECCV 2016提出的，直接回归目标类别和位置，它是在不同尺度的特征图上进行预测，端到端的训练，图像的分辨率比较低，也能保证检测的精度。SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding b
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2023-06-25 09:44:42
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1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。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)
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2024-06-07 12:58:19
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问题引入：目前，常见的目标检测算法，如Faster R-CNN，存在着速度慢的缺点。该论文提出的SSD方法，不仅提高了速度，而且提高了准确度。 SSD:该论文的核心思想： 该论文的主要贡献：1. 提出了SSD目标检测方法，在速度上，比之前最快的YOLO还要快，在检测精度上，可以和Faster RCNN相媲美2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列default bo
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2023-05-31 15:36:18
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目录前言基本概念整体框架网络结构先验框生成损失函数L2正则化模型训练说明前言最近，一直在研究关于SSD目标检测的论文和代码，我想着从基础层面去理解它，作为研究小白的我（关于这方面没有任何专业背景，完全靠自己推），我需要尽量使用通俗的理解，于是，我决定写一个全面细致的解析，不仅可以加深我对SSD的理解，也希望能帮助更多的人去理解。（ps：仅供参考，如有误解，还望指出）基本概念简单来说，目标检测就是对
一、实现流程概述Part 1 Hog Representation通过feature.hog函数生成face_feature和hog_image，图片如下：Part 2 Sliding Window使用特定大小的窗口进行滑窗，完成Sliding_window函数，主要思路是先将原有图片进行填充，然后建立二重循环，计算每一个点的hog_score，完成response_map的建立，通过resize
综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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文章目录一、前言1.1 什么是目标检测1.2 Single-shot V.S. R-CNN家族1.3 SDD的优点二、SSD的设计理念2.1 采用多尺度特征图用于检测2.2 采用卷积进行检测2.3 设置先验框(anchor)三、SSD的定位原理四、SSD的网络结构五、先验框的选择原则5.1 确定先验框的尺寸5.2 确定先验框的长宽比5.3 确定先验框的位置六、先验框匹配七、损失函数八、数据增强九
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2024-03-21 14:54:09
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物体检测算法，按算法结构，可以分为one-stage和two-stage两类。two-stage经典算法主要是R-CNN族，以准确度见长，速度稍慢，一般不如one-stage。one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等，以速度快见长，准确度一般不如two-stage。本文分享的SSD就是经典的one-stage算法。 上图是物体检测算法整个演化坐标轴，可以看出SSD的发
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2024-03-18 22:11:33
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你是否好奇微信扫码、手机拍照识物的瞬间，计算机如何“看见”屏幕上的每一个物体？这一切都依赖于一项关键技术——目标检测。而 SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法，正是这项技术发展中的一个高效里程碑。让我们一起揭开它的神秘面纱！图像世界的寻宝挑战：什么是目标检测？想象你在看一张热闹的街景照片：汽车在跑、行人在走、信号灯闪烁… 目标检测的任务就是让计算机：找出照片中每
1. 什么是目标检测？目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。在本文中，我们将使用 OpenCV（一种流行的计算机视觉库）构建一个对象检测和跟踪系统。OpenCV 具有许多功能，深度学习也不例外。从 OpenCV 3.4 版开始
原创
精选
2024-04-22 09:00:44
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