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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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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之前写的一篇SSD论文学习笔记因为没保存丢掉了，然后不想重新写，直接进行下一步吧。SSD延续了yolo系列的思路，引入了Faster-RCNN anchor的概念。不同特征层采样，多anchor. SSD源码阅读 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowssd_vgg_300.py为主要程序。其中ssd_net函数为定义网络结构。先简单解释下SSD是如何
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2024-05-19 08:14:28
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从零开始到最后成功的操作过程： （1）首先下载models，本地路径结构为～/tensorflow/models，其中～表示本地的home路径，然后在models中的research路径下执行下列两条命令 protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:～/tensorfl
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2024-05-10 09:23:45
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最简单的方式莫过于直接将数据当成常量嵌入你的计算图中，如：import tensorflow as tf
import numpy as np
actual_data = np.random.normal(size=[100])
data = tf.constant(actual_data)12345
复制代码这个方式非常高效，但并不灵活。一个很大的问题就是为了在其他数据集上复用你
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2024-10-08 18:10:16
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目录项目背景TensorFlow介绍环境搭建模型选用Api使用说明运行路由小结项目背景产品看到竞品可以标记物体的功能，秉承一贯的他有我也要有，他没有我更要有的作风，丢过来一网站，说这个功能很简单，一定可以实现这时候万能的谷歌发挥了作用，在茫茫的数据大海中发现了Tensorflow机器学习框架，也就是目前非常火爆的的深度学习（人工智能），既然方案已有，就差一个程序员了Tensorflow介绍百科介绍
自读取数据到输送网络前夕的过程
Fork版本项目地址：SSD一、TFR数据读取创建slim.dataset.Dataset对象在train_ssd_network.py获取数据操作如下，首先需要slim.dataset.Dataset对象# Select the dataset.
# 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置
# TF
DL之SSD：基于tensorflow利用SSD算法实现目标检测(21类)目录输出结果SSD代码输出结果VOC_LABELS = { 'none': (0, 'Background'), 'aeroplane': (1, 'Vehicle'), 'bicycle': (2, 'Vehicle'), 'bird': (3, 'Animal'), 'boa
原创
2022-04-22 16:29:11
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DL之SSD：基于tensorflow利用SSD算法实现目标检测(21类)目录输出结果SSD代码输出结果VOC_LABELS = { 'none': (0, 'Background'), 'aeroplane': (1, 'Vehicle'), 'bicycle': (2, 'Vehicle'), 'bird'...
原创
2021-06-15 20:33:12
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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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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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感想今天我测试了一下我自己训练的模型，和YOLOv2做了一下对比，检测的都是对的，YOLOv2版本的
原创
2022-08-11 17:37:42
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目标检测——SSD编者：杨柳依依日期：2018年9月27日今天给大家介绍一篇目标检测领域中经典的一篇论文，15年发表在ECCV。1.背景知识在介绍论文之前，我们先简单了解下本文的思路和做法。作者提出了一种单个深度神经网络来解决图像中的目标检测的问题。这种方法，叫做SSD,将边框的输出空间在特征映射图离散化到不同比例或者不同尺度的先验边框集中。在预测阶段，网络产生每一个感兴趣的目标的置信度并且对先验
SSD在数据中心中的优势相比于传统的HDD，SSD因为其诸多优势被越来越多的应用在包括数据中心在内的存储领域中。1. 低功耗——运行大量存储驱动器时，功耗会增加。在任何可以节省电力的地方都是一种胜利。2. 速度——可以更快地访问数据，这对于缓存数据库，应用程序或影响系统性能的其他数据尤其有用。3. 振动不足——减少振动可提高可靠性，从而减少问题和维护。4. 低噪音——随着更多SSD的部署，数据中心
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2024-02-29 08:09:12
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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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SSD网络tensorflow版本源码深入分析以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码，解读SSD网络代码实现的各个细节，从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。一：SSD网络相关参数代码解析源代码中对SSD网络需要的6个层大小，默认框大小、最小与最大放缩比率、默认框不同宽高比、步长感受野、并交比等参数给出了
原创
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2018-10-10 19:22:09
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学习总结在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二
原创
2022-07-14 12:58:03
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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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