一、背景当前深度学习通用目标检测框架分为两大类： SSD的出现是在16年，YOLOv1之后，YOLOv2之前，既然都是one-stage的算法，SSD的出现必然和YOLOv1比试一番。YOLOv1和SSD的主要区别就是，YOLOv1只利用了末端特征图信息，SSD则利用了最后几层特征图综合起来的信息，所以，从理论上说，SSD比YOLOv1的准确度必定更高。二、SSD算法是什么首先说明卷积的
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2023-12-15 05:51:31
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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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SSD(single shot multibox detector)SSD模型结构SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法是Wei Liu在ECCV 2016提出的一种(one-stage方法)目标检测模型，算法的主网络结构是VGG16。直接回归目标类别和位置(不需要候选框提取的过程)，是针对于卷积网络的结果进行处理在不同尺度的特征图上进行预测(比起two stag
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2024-04-09 01:40:40
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# SSD目标检测与PyTorch实现
## 引言
目标检测技术在计算机视觉领域中占据着相当重要的位置。它不仅能识别图像中存在的物体类别，还能为这些物体打上边框。单发多框检测（Single Shot MultiBox Detector，SSD）是近年来提出的一种高效的目标检测算法。本文将介绍SSD算法的基本概念及其在PyTorch中的实现，并附带相应的代码示例。
## 1. SSD目标检测概
# SSD目标检测与PyTorch
单镜头多框检测（Single Shot Multibox Detector，简称SSD）是一种高效的目标检测算法，能够在图像中同时识别多个目标，并标记其位置。与传统的目标检测算法相比，SSD在速度和精度上有着显著优势。本文将介绍SSD的基本原理，并结合PyTorch框架提供代码示例，以便更好地理解这一算法。
## SSD的基本原理
SSD通过在不同尺度的特
# SSD人脸检测 pytorch
## 简介
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种用于目标检测的神经网络模型，它可以同时检测出图像中的多个目标，并且具有较快的检测速度。本文将介绍如何使用PyTorch实现SSD人脸检测，并提供代码示例。
## SSD原理
SSD是一种基于深度神经网络的目标检测算法。它通过在不同层次的特征图上应用一系列的卷积和池化操作
原创
2023-09-05 12:47:57
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SSD特点从YOLO中继承了将detection转化为regression的思路，一次完成目标定位与分类基于Faster RCNN中的Anchor，提出了相似的Prior box加入基于特征金字塔（Pyramidal FeatureHierarchy）的检测方式，即在不同感受野的feature map上预测目标。SSD结构简述主网络结构是VGG16，将最后两个全连接层改成卷积层，并随后增加了4个卷
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2024-09-23 11:07:49
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前言： SSD是经典的一阶目标检测网络框架，特点是速度快，网络简洁。主要思想：（1）数据增强，包括光学变换和几何变换（2）网络骨架，SSD在VGG基础上延伸了4个卷积模块（生成不同尺度的特征图）（3）PriorBox与多层特征图：在不同尺度设置预选框，分别检测不同大小物体（4）正、 负样本的选取与损失计算
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2023-10-27 15:00:15
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SSD全称为Single Shot MultiBox Detector，为one-stage的目标检测算法。与two-stage的目标检测算法不同，SSD完全消除了Proposal的生成过程，将所有的计算统一到一个Network中。并且，其在不同尺度的feature maps上输出bounding boxes，以此来应对目标检测中物体尺寸大小不一的问题。与同为one-stage目标检测的Yolo
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2023-11-19 10:28:26
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使用opencv 加载训练好的SSD模型# 文件下载地址
# deploy.prototxt.txt：
# https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector
# res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel：
# https://github.com/Shiva4
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2023-06-07 16:03:48
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自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。SSD1. 网络结构论文中给出的网络结构图如下： 在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理def forward(self, image, targets=None):
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2024-01-02 12:20:27
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# SSD网络模型与PyTorch的实现
## 什么是SSD网络模型？
SSD（Single Shot Multibox Detector）是一种用于物体检测的深度学习模型。与传统的检测方法不同，SSD能够在一次前向传播中同时预测多个类别的物体及其位置。这种高效性使得SSD模型在实时检测中表现出色。该模型使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层特征图进行边界框的回归和分类。
##
使用的代码是ruotian luo的开源代码，github地址：https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn0. 安装依赖包Torchvision 0.3 ，opencv-python, easydict1.6，tensorboard-pytorch，scipy，pyyaml…一. 下载项目代码，安装COCO API下载项目代码git clon
SSD（Single Shot Detection）是一个流行且强大的目标检测网络，网络结构包含了基础网络（Base Network），辅助卷积层（Auxiliary Convolutions）和预测卷积层（Predicton Convolutions）。本文包含了以下几个部分：（1）理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念（2）SSD网络框架图（3）SSD网络中几个重要概念的详细解释（4）SS
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2024-01-06 06:16:53
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SSD模型训练起来较为简单，所以最近用的也比较多现在做一个完整的SSD模型解析，包括训练过程中遇到的各种坑的解决办法先放一个被用烂了的图 模型说明图片通过vgg16的conv4_3layer得到一个feature_map_1对feature_map_1进行卷积，使用3*3的卷积核，再使用1*1的卷积核，使用multi_task方法(在使用3*3卷积核之后，分别经过
一、目标检测之SSDSSD: Single Shot MultiBox Detector论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325
论文代码：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow
二、SSD算法1、整体框架图1： 图2：算法步骤：1、输入一幅图片（300x300），将其输入到预训练好的分类网络中来获得不同大小的特征映射
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2024-04-21 12:21:18
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DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
论文下载链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Shen_DSOD_Learning_Deeply_ICCV_2017_paper.pdf
代码地址：
https://git
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2024-08-09 10:56:01
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文章目录1. 什么是SSD目标检测算法2. 源码下载3. 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、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss4. 训练自己的ssd模型1. 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，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，
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2021-06-18 14:10:17
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# 使用 OpenCV SSD 和 PyTorch 进行人脸检测
人脸检测是计算机视觉中非常重要的任务之一，它可以帮助我们识别图像或视频中的人脸，并在各种应用中发挥作用，例如安防监控、人脸识别等。在本文中，我们将介绍如何使用 OpenCV 的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）和 PyTorch 来进行人脸检测。
## SSD 简介
SSD 是一种快速的目标
原创
2024-05-14 04:39:24
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文章目录前言一、数据集File格式介绍二、代码整体思路及展示2.1 代码整体思路2.2 代码整体展示三、代码分块介绍3.1 def load_imgnames3.2 def \__init\__3.3 def \__len\__3.4 def \__getitem\__四、代码测试总结 前言本文介绍如何通过torch建立一个自己的目标检测数据集DataLoader。以WIDERFACE的部分图片
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2024-04-20 12:03:27
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