这些Python库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。常见的图像处理任务包括显示；基本操作如裁剪，翻转，旋转等图像分割，分类和特征提取图像恢复；图像识别Python是这些图像处理任务的绝佳选择，因为它作为一种科学编程语言日益普及，
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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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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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/
各位好，今天主要讲解基于目标检测的图像分类，之前在做图像分
原创
2018-12-30 22:21:19
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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
《SSD: Single Shot MultiBox Detector》的学习文章介绍算法模型模型介绍模型分析复现代码未来的工作 文章介绍(SSD: Single Shot MultiBox Detector，ECCV2016） 本文提出一种利用单个深度神经网络来实现图像目标检测的算法——SSD（Single Shot MultiBox Detector）。该算法相比现有的目标检测算法进一步提升
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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随着多层堆叠闪存技术的普及，TLC、QLC闪存颗粒的成熟，目前不仅电脑内部的存储设备广泛使用SSD，在移动存储领域，SSD也开始扛起了大旗。近期影驰就为消费者带来了一款移动SSD新品：影驰PS10 。这款产品拥有可爱的外观，其整体基于极简设计，搭配切割圆弧的外观，曲线身形，纯白配色，给用户带来简约派，美出个性的视觉体验。更值得一提的是，它的体型非常小巧，三围只有71mm×43.8mm×10.6mm
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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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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其实SSD的论文是在YOLOv2之前看的，但由于那时本人初识机器学习，还不了解基本概念，所以只是囫囵吞枣，没能理解得很透彻，于是今天重新拾起SSD，并编辑出一篇学习记录，希望对大家有所帮助。如果本文中某些表述或理解有误，欢迎各位大神批评指正。下面进入正题。论文原文中提到，作者提出的SSD算法比之前的YOLO算法更快、更精确，精确度可以媲美之前的Faster R-CNN。为了理解方便，本文将原论文中
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2024-08-09 15:55:48
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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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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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这几天准备对物体检测Mobilenet-SSD做一些了解以及在自己的数据集上进行训练，MobileNet-SSD网络的一部分是轻量级网络Mobilenet的引入，这一部分在网络中加入了可分离卷积部分，大大减小了模型的计算量，同时也缩小了模型大小，这一部分在后续的博客中会进行完善，在Mobilenet-SSD中，我们可以将其Mobilenet理
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2024-08-14 19:39:22
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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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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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