又看了一遍代码之后，SSD的思路真的是简单粗暴呀。（新增DSSD模型结构，见本文最后）１、数据增强方式：转换为浮点数 -> boxes要乘以原图的w和h -> 随机distort像素值 -> 随机扩充图像，扩充的部分使用均值代替-> 随机裁剪(设置gt_box与crop_rect之间的最小IoU，只保留gt_box中心落在crop_rect之间的，最后再取最大
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2023-12-18 23:40:17
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SSD，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）在VOC2007上，SSD300比Faster R-CNN的FPS高了6.6倍在VOC2007上，SSD3
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2023-06-19 16:23:30
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# SSD匹配的Python实现
## 引言
在计算机视觉领域，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种流行的物体检测算法。它的最大优势在于可以在单次前向传播中完成多种类的物体定位与识别，因此具有较快的速度和相对较高的精度。本文将介绍SSD的基本原理，以及使用Python实现的步骤和示例代码，帮助你更好地理解这一算法。
## SSD的基本原理
SSD通过在
stat --- 解析 stat结果 stat 模块定义了一些用于解析 os.stat(), os.fstat() 和 os.lstat() (如果它们存在) 输出结果的常量和函数。 有关 stat(), fstat() 和 lstat() 调用的完整细节，请参阅你的系统文档。 在 3.4 版更改: stat 模块是通过 C 实现来支持的。stat 模块定义了以下函数来检测特定文件类型：s
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2023-10-08 16:47:44
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SSD是一个利用多尺度特性的目标检测网络，特征提取部分使用VGG backbone，后面作者又添加了多尺度feature maps，并从这些feature maps上的固定位置处划分bounding box，对这些box进行分类和边框尺寸回归达到目标检测目的。总体架构：VGG16特征提取，注意 这里对最后的全连接层进行了修改多尺度特征层拓展边框分类和回归预备知识：VGG16的创建方式参考Pytor
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2023-10-28 09:36:16
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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
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2024-03-08 22:37:21
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SSD目标检测（Single Shot MultiBox Detector）（一）1. SSD目标检测概述1.1 SSD的套路SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是大神Liu Wei在2015年发表的惊世之作（至少笔者这么认为，也是为什么先讨论SSD的原因）。 SSD提供300*300和512*512两个尺度的检测。与前辈Faster R-CNN一样，都是采用了R
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/
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：
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2024-08-09 11:30:03
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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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# SSD和ZNCC匹配的Python实现
在计算机视觉中，模板匹配是一项重要的技术，用于在图像中查找与模板图像最相似的区域。SSD（Sum of Squared Differences）和ZNCC（Zero-mean Normalized Cross-Correlation）是两种常用的匹配方法。本文将介绍这两种匹配方法及其Python实现，带你了解它们的基本原理和应用场景。
## 模板匹配
前言：以前对SSD算法只有一个比较粗浅的理解，这周为了在组会上讲清楚SSD算法，自己又仔细看了好几遍论文，自己觉得算是抠得比较细的一篇论文了，总结一下。
一、背景当前基于深度学习的通用目标检测框架主要分为两大类，一类是基于候选区域选择的深度学习目标检测算法，该方法将检测分两步完成，其基本步骤是：第一步生成可能存在目标的区域，第二步将每个该区域都输入分类器中进行分类，去掉置
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2024-10-02 15:44:26
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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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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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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。
# 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。
##
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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论文名称SSD:Single Shot MultiBox Detectorpytorch codeA PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector作者及单位liu wei & google SSDnet是2016年提出的一种单目标检测网络，属于one stage 的目标检测，个人认为SSDnet与y
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2023-12-08 15:19:19
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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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pytorch建立mobilenetV3-ssd网络并进行训练与预测前言Step1：搭建mobilenetV3-ssd网络框架需要提前准备的函数和类。mobilenetV3_large调用mobilenetV3的ssd网络Step2：训练训练数据预处理(VOC形式的dbb数据)数据检测编写训练程序step3:预测 前言这篇文章记录的是我在公司实习用深度学习做车辆信息识别项目时，用来做车辆检测的算
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2024-01-02 11:15:19
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