目标检测算法主要分为两类：Two-stage方法：如R-CNN系列算法，主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，two-stage的方法优势在于准确率度高；One-stage方法：如YOLO系列方法，主要思路就是均匀地在图片上不同位置进行密集采样，采样时使用不同尺度和长宽比box，然后利用CNN提取特征后直接进
# 实现SSD深度学习
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现SSD深度学习的整体流程。下面是一个简单的表格展示了这个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备，包括数据集的下载和预处理 |
| 2 | 搭建SSD模型 |
| 3 | 训练SSD模型 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 模型部署 |
## 每一步操作
### 步骤1：数据准备
一、深度神经网络模型openCV DNN支持的功能：图像分类、对象检测、图像分割、场景文字检测、人脸检测与识别openCV DNN支持的对象检测网络：Faster-RCNN、SSD(VGG/mobile-net backbone)、YOLO(YOLOv3/YOLOv3-tiny/YOLOv4)输入------------------>黑盒------------------------>
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2023-08-01 17:25:04
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SSD 使用自己的数据集训练模型SSD中预留了多种数据集的训练方式，可在caffe/data目录下看到这些数据集预处理的方式，这里使用VOC0712格式数据集 1、准备原始数据检查原始数据集是否符合以下规范 dataset （数据集目录） -
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2023-08-25 17:36:29
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前言今天学习SSD目标检测算法，SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是2016年提出的算法，今天我们还是老规矩，最简单的做算法解析，力求让像我一样的小白也可以看得懂。算法初识1》算法能干什么？ 答：可以检测图片中的目标，并且画框并予以分类，21类（其实是20类，为什么后面会说）。2》算法有什么优点？ 答：SSD是one—stage算法，比Faster RCNN比
文章目录1.SSD简介2.SSD网络结构1）Backbone2）Default Box3）Predictor3.SSD匹配准则4.SSD损失计算1）类别损失2）定位损失 1.SSD简介SSD算法全称是 Single Shot MultiBox Detector，论文链接.摘要：在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD具有与利用额外目标建议步骤的方法竞争的准确性
由于公司最近需要上SSD，用于MySQL数据库服务器，以下针对单块480G SSD、接RAID卡240G SSD* 2 RAID0,以及与普通硬盘SATA硬盘以及SAS（raid10)做个比较： 480G SSD: INTEL SSDSC2BP480G4 SATA:WD6401AALS
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2023-06-20 10:00:18
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SSD算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)是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，物体分类与预测框的回归同时进行，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快。SSD网络模型输入图像shape为300x300x3(将图像
论文地址参考这里SSDSSD，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Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势（不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越）。背景目标检测主流算法分成两个类型：（1）two-stage方法：RCNN系列通过算
一、 引言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的目标算法主要分为两种类型：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（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-stage方法的优势是准确度高；one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，
前言最近有一篇综述目标检测的论文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》，来自首尔国立大学的 Lee hoseong 在近期开源了「deep learning object detection」GitHub 项目，正是参考该论文开发的。该项目集合了从 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期发表的 M2Det 等几十篇关
深入浅出SSD笔记 第1章 SSD综述第1章 SSD综述1.1.1 存储技术概览易失性存储器（VM，Volatile memory）非易失性存储器（`NVM, Non-Volatile memory`）新型存储器（非易失性）1.1.2 SSD组成1.2 SSD vs HDD1.2.1 SSD性能好1.2.2 SSD功耗低1.2.3 抗震防摔1.2.4 无噪声1.2.5 体积小1.3固态存储及SS
目标检测主要分为单阶段和双阶段两个类型双阶段：主要是通过启发式算法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生一系列的候选框，然后对这些框进行分类和回归。单阶段：主要是均匀的在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，然后利用CNN提取特征后直接进行分类和回归。整体需要一步，虽然速度较快，但是比较难训练，模型准确度也较低。1、SSD算法在准确度和速度上比Yolo算法
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原创
2022-06-09 12:43:04
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SSD算法分析1 SSD算法概述2 SSD整体流程3 SSD中的重要概念3.1 多尺度Feature Map检测3.2 Default Box3.2.1 设计思路3.2.2 参数计算4 SSD网络架构与网络预测4.1 网络架构4.2 网络预测4.3 预测值解码5 网络训练5.1 Ground Truth编码5.2 匹配策略5.3 损失函数5.3.1 定位损失5.3.2 分类损失 SSD论文地址：
SSD网络总体描述 网络组成简单结构，在ssd中输入网络的图片是经过augmentation以及其他预处理之后的像素矩阵1.基础网络 (base network) 用于学得特征，在中间卷积层中提取出6个feature map。它是由改造后的VGG-16网络+convolutional feature layers（后面几个conv层）组成。一共从中提取出6个不同尺度的feature map。这样可
目录一、目的：1、显示出Kinect2的深度图，一、参考1、【翻译】Kinect v2程序设计(C++) Depth编①总结：good：作者翻译了一个系列的Kinect2的文章，目前测试Color和Depth篇，都能实现，下面是参考后直接实现的代码2、Kinect2+opencv之Color篇：显示Kinect2的画面①总结：good：这是我总结的Color，有直接实现的代码一、步骤1、创建MFC
自固态硬盘上市以来就一直一枝独秀，与机械硬盘相比较起来，固态硬盘更加抗摔，不像机械硬盘轻微碰撞就出现数据丢失的情况，而且使用的寿命也更长。但没有用不坏的硬件，所以固态硬盘也有坏了的时候，那么固态硬盘要坏了之前有什么征兆呢？想要了解的朋友就赶紧来看看吧。 一、没有办法访问或者运行缓慢 如果从固态硬盘写入或者读取时出现了错误信息，那么就代表磁盘出现了坏块，出现这种情况就很容易导致大型
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2023-07-29 18:43:07
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SSD算法介绍SSD属于one-stage检测方法，主要通过了直接回归目标类别和位置的方式。在进行预测时也正是由于通过不同尺度的特征层上进行预测，所以在图像低分辨率时也能很好的对目标进行检测，保证其精度。在训练的过程中采用了端到端的方式进行训练。SSD网络结构 改进：去掉了VGG16网络中的两个FC层，并增加了4个卷积层）。（图中的6条线就代表了6个不同大小的特征图，这6个不同的特征图讲
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2023-06-20 09:59:51
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SSD1.SSD网络模型2. 先验框的准备（default box//Prior box）3. VOC格式数据集的准备4. 模型训练4.1 模型如何从特征中获取预测结果4.2 ground truth box(gt box)与default boxes的匹配4.3 损失函数4.4 模型训练5. 测试，获取mAP6 图片预测和FPS测试参考连接 1.SSD网络模型SSD全称为Single Shot
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2023-09-18 03:54:47
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