One Stage和Two Stage。 之前已经介绍了R-CNN、Fast-RCNN以及Faster-RCNN三种目标检测网络的算法流程和理论，这三种网络都属于Two Stage，Two Stage字面意思就是需要两步完成检测，这种目标检测网络有个比较明显的缺陷是检测速度较慢。为了加快检测速度，出现了另外一种One Stage的目标检测网络，常见地例如SSD、Yolo算法。
目录读取数据集损失函数和评价函数网络模型图预测 %matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
#对每个锚框进行类别预测
def cls_predictor(num_i
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2023-06-19 16:20:26
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SSD介绍SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种单阶多层的目标检测模型，因为SSD只进行了一次框的预测与损失计算，因此属于One-Stage范畴里的一种主流框架，目前仍被广泛应用。SSD从多个角度对目标检测做出了创新，结合了Faster-RCNN和YOLO各自的优点，使得目标检测的速度相比Faster-RCNN有了很大的提升，同时检测精度也与Faster-RCN
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2023-08-17 09:53:48
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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，
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2024-03-08 23:48:57
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b.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD paper : https://arxiv.org/abs/1512.02325SSD eccv2016 slide pdf : http://do...
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2022-10-05 22:52:02
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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是YOLO之后又一个引人注目的目标检测结构，它沿用了YOLO中直接回归 bbox和分类概率的方法，同时又参考了Faster R-CNN，大量使用anchor来提升识别准确度。通过把这两种结构相结合，SSD保持了很高的识别速度，还能把mAP提升到较高的水平。一、基本结构与原理原作者给了两种SSD结构，SSD 300和SSD 512，用于不同输入尺寸的图像识别。本文中以SSD 300为例，图1上
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2023-10-08 10:10:26
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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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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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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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一. 背景本文档以ssd300作为背景网络进行解读，以Tensorflow，Keras为框架原始代码：
https://github.com/pierluigiferrari/ssd_kerasgithub.com
分析后的代码：
https://github.com/Freshield/LEARN_detection/tree/master/a4_github_better_ssd/
作者 | Slumbers，毕业于中山大学，深度学习工程师，主要方向是目标检测，语义分割，GAN责编 | Jane
本文是对 CVPR2019 论文《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》的解读，通过对 Loss 的修改提升检测任务的效果，觉得思
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2024-08-11 18:10:15
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混淆矩阵：True Positive、False Negative、False Positive、True Negative一级指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、灵敏度（Sensitivity）（就是召回率Recall）、特异度（Specificity）二级指标：mAP 目录一、混淆矩阵二、二级指标三、三级指标mAP 一、混淆矩阵先理解一下，TP、TN、FP、FN的含
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2024-08-03 22:54:24
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文章目录摘要概念补充：一、通用目标检测的基准1.1基准数据集1.2 评估指标：参考文章 摘要本文将介绍generic object detection的一些检测基准数据集（也称detection benchmarks）。概念补充：benchmark：其中文名叫基准。我认为benchmark是用于某行业中比较不同科研成果的一个标准，可以让某项科研成果具体带来的性能提升更为普遍的理解。在目标检测领域
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2024-05-29 00:13:27
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目录1.计算标号1.1生成锚框1.2生成预测框1.3标注2.计算损失2.1模型的预测2.2 损失的计算3.参考代码3.1计算标号3.2计算损失1.计算标号目标检测的损失，首先要根据真实框计算出预测框，预测框标注了锚框与真实框的中心点和高宽的偏差，物体的类别。模型预测出的是这些偏差值，损失由这些偏差值来建立。1.1生成锚框给出下采样值，将图片划分为 M 行 N 列个小方框，以每个小方框的中
采用鼠标事件，手动选择样本点，包括目标样本和背景样本。组成训练数据进行训练1、主函数 #include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
Mat img,image;
Mat targetData, backData;
bool flag = true;
st
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2024-04-16 10:23:18
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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训练自己的目标检测模型 目标检测是AI的一项重要应用，通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来，甚至还能将物体的轮廓描绘出来，就像下面这张图，是不是很酷炫呢，嘿嘿在动手训练自己的目标检测模型之前，建议先了解一下目标检测模型的原理（见文章：大话目标检测经典模型RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN，以及Mark R-CNN），这样才会更加清楚模型的训练过
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2024-07-10 21:24:02
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