DSSD DSOD FSSD RSSD # SSD算法缺陷 1）存在重复框的问题；2）对小目标检测不够鲁棒（因为浅层feature map的表征能力不够强）因此，针对以上问题，对传统SSD算法进行了扩展和优化；优化主要从两部分下手，一个是从主干网络，比如将传统的VGG16换成ResNet、DenseNet、MobileNet等；另一个则是从预测网络着手，寻找更好的特征表征方式来提高模型性
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2024-07-04 07:24:01
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SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN，先通过CNN得到候选框，然后进行分类和回归，而YOLO和SSD可以一步完成检测，SSD的特点是：SSD提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图可以用来检测小物体，而小特征图用来检测大
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2023-11-09 21:44:22
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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
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2024-05-29 00:09:05
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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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简单了解SSDSSD VS HDD机械硬盘HDD固态硬盘SSDSSD的“解剖图”——系统框架图SSD的“基石”——存储介质闪存器件闪存芯片架构三维闪存闪存存在的问题SSD的“大脑”——FTL映射管理垃圾回收修剪Trim坏块管理掉电恢复磨损平衡SSD的“荣誉”——参数指标 SSD VS HDD机械硬盘HDD我们学习计算机组成或者操作系统的时候一定见过这样的计算公式： 也一定见过这样的图：这就是我们
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2024-07-05 12:18:29
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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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2023-11-26 18:09:57
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算法简介 算法原理 样本构造 损失函数 使用细节 # ssd算法： ##简介刘伟在2016年提出，发表在ECCV；是一种通过直接回归的方式去获取目标类别和位置的one-stage算法，不需要proposal；作用在卷积网络的输出特征图上进行预测，而且是不同尺度，因此能够保证检测的精度，图像的分辨率也比较低，属于端到端的训练；input->CNN->Lreg,LclsCNN特征
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2023-06-19 16:18:21
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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
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2023-12-19 19:24:26
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文章目录什么是哈希算法？哈希基本概念哈希算法性质例题1：子串判重题目描述输入输出输入输出样例思路代码例题2：三个火枪手题目描述输入输出输入输出样例思路代码 什么是哈希算法？哈希算法，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入
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2024-04-09 11:56:48
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法是一种高效的目标检测算法，它能够在一次前向传递中同时预测多个目标的边界框及其类别。在深度学习日益发展的今天，利用PyTorch实现SSD算法是一种非常重要的技能。本博文将详细记录如何解决“SSD算法代码PyTorch”相关问题的过程。
## 背景描述
在计算机视觉领域，目标检测是一个非常重要的研究方向。相较于传统方法，SSD
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
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2023-11-07 09:42:36
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前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、SSD源码使用介绍如果用自己数据集，要修改三个部分：一是修改数据集路劲，然后二是再修改NUM-CLSS类别（类别+1，其中1是背景），三是要修改标签.json文件。案例是以Pascol_VOC数
介绍了一个利用Keras实现SSD算法的项目
本文目的：介绍一个超赞的项目——用Keras来实现SSD算法。本文目录：0 前言1 如何训练SSD模型2 如何评估SSD模型3 如何微调SSD模型4 其他注意点0 前言我在学习完SSD算法之后，对具体细节有很多的疑惑，记录如下：SSD的网络是怎么实现的？已有的数据是什么样子的？如何把一张图像打散成anchor
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2024-05-31 20:45:48
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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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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。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，提取不同大小的特征层，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用
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2024-06-13 09:01:30
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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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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
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2023-12-02 21:16:33
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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
为loss函数输入数据格式做最后的调整
Fork版本项目地址：SSD一、输入标签生成在数据预处理之后，图片、类别、真实框格式较为原始，不能够直接作为损失函数的输入标签（ssd向前网络只需要图像就行，这里的处理主要需要满足loss的计算），对于一张图片（三维CHW）我们需要如下格式的数据作为损失函数标签：gclasse：
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2024-10-18 13:34:35
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