MultiBox

【深度学习】【YOLACT】代码解读二

【YOLACT】代码解读二Loss各种函数LocalizationLoss(SmoothL1)ConfidencelossLoss各种函数训练过程主要对loss函数(layers/modules/multibox_loss.py
Hanawh·2022-03-21 07:02

【每日一网】Day5：MultiBox简单理解

MultiBox算法背景MultiBox之前所有的检测算法都是使用传统方法来提取候选框，而MultiBox则是使用了神经网络来提取候选框，并且MultiBox的loss函数很好的解决了定位和分类的loss
dudu199806·2020-12-18 15:00

Single Shot multibox Detector 安装教程

在安装之前说明下我的电脑配置Ubuntu14.04CUDA7.5NVIDIAGT750Ti主要参考链接是https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd，以下是步骤在其基础上做的补充1.Getthecode.gitclonehttps://github.com/weiliu89/caffe.gitcdcaffegitcheckoutssd2.Buildtheco
康Hsu·2020-10-10 22:48

SSD算法代码介绍（五）：网络结构细节

上一篇博客：SSD算法代码介绍（四）：网络结构初探介绍了网络主干结构构建、损失函数定义等代码，但是网络的详细构建内容是在common.py脚本中的两个重要函数：multi_layer_feature和multibox_layer
AI之路·2020-09-17 13:51

pytorch0.4+cuda10.0+py3.6.5的ssd问题集锦

RuntimeError:Theshapeofthemask[32,8732]atindex0doesnotmatchtheshapeoftheindexedtensor[279424,1]atindex0解决：修改multibox_loss.pyst
一直开心·2020-09-12 14:45

论文笔记 SSD: Single Shot MultiBox Detector

话不多说开始总结，作为新一个快速高效的目标检测算法，SSD结合了FasterRCNN和YOLO算法。本文主要提出的贡献有以下几点：（1）提出SSD算法，比YOLO算法更加迅速，同时和速度较慢的运行regionproposal与pooling的算法的精度一样好（包括fasterR-CNN）（2）SSD算法的核心是通过使用在特征图上的小卷积滤波器，来预测类别置信度和一系列有误差的boundingbox
潇湘_AQ·2020-09-10 18:32

目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325网络结构与fasterrcnn相比，该算法没有生成proposal的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字塔），然后分别检测，最后将结果综合起来（NMS）。而SSD算法则利用不同卷积层的featuremap
阿飞大魔王·2020-09-10 15:08

[译]理解SSD MultiBox -- 基于深度学习的实时目标检测

原文链接：https://towardsdatascience.com/understanding-ssd-multibox-real-time-object-detection-in-deep-learning
phusFuNs·2020-08-25 03:20

Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors

基于这些网络的现代物体检测器，如FasterR-CNN[31]，R-FCN[6]，Multibox[40]，SSD[26]和YOLO[29]现在已经足够好地部署在消费类产品中（例如GooglePhotos
xiaofei0801·2020-08-24 04:26

SSD: Single Shot MultiBox Detector by Rose

一、简介目标检测主流算法包括两个方面：（1）two-stage算法：如RCNN等系列算法，先通过启发式方法（selectivesearch）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；（2）one-stage算法: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，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用C
weixin_30482383·2020-08-18 17:24

ssd(Single Shot MultiBox Detector)代码之(五) 训练自己的数据集

原始代码来源：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch我修改后的代码：https://github.com/Andy-zhujunwen/ssd-use-your-own-dataset-实验气球数据集：https://pan.baidu.com/s/13DxzPZD1MhL_1KrKq55rfw&shfl=sharepset提取码：cas8一，代码结构了解
ZJE_ANDY·2020-08-18 17:56

为什么SSD(Single Shot MultiBox Detector)对小目标的检测效果不好？

转载网址：https://www.zhihu.com/question/49455386SSDisaclassawareRPNwithalotofbellsandwhistles.每一个featuremap上面的pixel对应几个anchor，这个网络对anchor进行训练，以此驱动对feature进行训练。这是前言。作为小物体，其所对应的anchor比较少(gtoverlap>0.5的ancho
XYYHLark01·2020-08-18 14:43

SSD(Single Shot MultiBox Detector):绘制训练过程loss，accuracy曲线

关于标准Caffe绘制loss，accuracy曲线参见这篇博客，写得很详细《Caffe绘制训练过程loss，accuracy曲线》，而训练SSD时绘制loss，accuracy曲线稍简单点，因为SSD的训练脚本已经完成了日志输出重定向工作。训练时训练日志已经以文件形式保存在jobs文件夹下所以我们要做的就是直接利用这个日志文件绘制训练过程loss，accuracy曲线。分析日志生成数据caffe
10km·2020-08-18 13:06

SSD: Single Shot MultiBox Detector

https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdfWeiLiu1,DragomirAnguelov2,DumitruErhan3,ChristianSzegedy3,ScottReed4,Cheng-YangFu1,AlexanderC.Berg11UNCChapelHill2ZooxInc.3GoogleInc.4UniversityofMichigan,Ann-Arbor
TJMtaotao·2020-08-17 11:36

目标检测方法简介:RPN(Region Proposal Network) and SSD(Single Shot MultiBox Detector)

原文引用：http://lufo.me/2016/10/detection/最近几年深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，而在目标检测这一计算机视觉的经典问题上直到去年(2015)才有了完全使用深度学习的方法，也就是大名鼎鼎的Faster-RCNN以及和它同一时期的工作YOLO。目标检测就是要找到一张图中所有的物体和它们的位置，在这两篇文章之前，人们通常的做法是先用一些传统视觉的方法如sele
沈子恒·2020-08-16 20:12

SSD 论文与项目总结

一、SSD论文总体描述SSD全程为single-shotmultiboxdetection，其中一个要点singleshot的意思是将分类和回归的loss在同一个过程中计算；另一个要点multibox，
'Themis'·2020-08-13 18:40

pytorch-ssd源码解读（三）------------multibox_loss（损失函数）

pytorch-ssd本人加的注释版本一、SSD损失函数SSD的损失函数与regionproposal方法有个明显的区别，在于SSD并不是针对所有的检测器计算loss。SSD会用一种匹配策略给每个检测器分配一个真实标签(背景为0，前景为对应的物体类别)。指定的标签为前景的预测器称为正样本(正样本全部计算loss)。标签为背景的预测器是负样本，并不是所有的负样本都用来计算loss(原因是每张图片中负
goodxin_ie·2020-08-13 14:18

（SSD）Single Shot MultiBox Detector论文阅读笔记

文章目录SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文阅读笔记2016Abstract1.Introduction2.TheSingleShotDetector(SSD)2.1Model2.2Training3.ExperimentalResults3.1PASCALVOC20073.2Modelanalysis3.3PASCALVOC20123.4COCO3.5Prelimin
AndyLiu1997·2020-08-11 00:53

目标检测 - SSD MultiBox 理解 - 基于深度学习的实时目标检测

原文-UnderstandingSSDMultiBox — Real-TimeObjectDetectionInDeepLearning]该博客主要对SSDMultiBox目标检测技术进行介绍.希望对于MultiBox
AIHGF·2020-08-08 18:42

SSD: Single Shot MultiBox Detector

代码地址：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdLiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:SingleShotMultiBoxDetector[J].ComputerScience,2015.Abstract这篇文章在既保证速度，又要保证精度的情况下，提出了SSD物体检测模型，与现在流行的检测模型1样，将检测进程全部成1个singl
Qiang__zi·2020-08-05 14:47

目标检测论文：SSD: Single Shot MultiBox Detector及其PyTorch实现

SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文链接:https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdfPytorch代码：https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksPytorch代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimportcv2def
mingo_敏·2020-08-05 14:00

论文笔记：SSD：Single Shot MultiBox Detector

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。论文原文：SSDtitle：《SSD:SingleShotMultiBoxDetector》author：WeiLiu1,DragomirAnguelov2,DumitruErhan3,ChristianSzegedy3ScottReed4,Cheng-YangFu1,AlexanderC.Abstract.我们提出了一个用于图片中检测目标的新方
LZQ-liziqin·2020-08-05 13:57

Object Detection -- 论文SSD(SSD: Single Shot MultiBox Detector)解读

SSDIntroduction基于“Proposal+Classification”的ObjectDetection的方法，R-CNN系列取得了非常好的结果，但是在速度方面离实时引用还差的比较多。前面讲的YOLO虽然能够达到实时的效果，但是在准确度上与the-state-of-art的结果有很大的差距。YOLO的问题在于：每个网格只预测一个物体，容易造成漏检；对于物体的尺度相对比较敏感，对于尺度变
Wbq9224·2020-08-05 12:20

【one stage-经典检测网络】SSD:Single Shot MultiBox Detector

SSD:SingleShotMultiBoxDetector网络介绍1.网络简介2.1SSD-Model主干网络2.2SSD-训练先验框和gt的匹配方法损失函数先验框难样本挖掘数据增强训练流程总结-图预测数据集参考网络介绍1.网络简介本文是一个singlestage的网络，整体比较简单，SSD主要根据每个featuremap位置不同的纵横比和比例，将边界框的输出空间离散为一组默认框。对于300x3
我叫林克不叫塞尔达·2020-08-04 12:32

SSD目标检测损失函数multibox loss pytorch源码详解 - 样本不均衡问题解决

补充一些更详细的说明：数据集是大样本5000，小样本500，但实际上每个样本会包含多个groudtruth，因此首先对数据做拆分和清洗统计出准确的大小样本比例约为5：1，然后从损失函数公式入手：对于数量级较小的样本，考虑增大其在计算损失时负样本的损失，即，可作如下理解：假设大小样本比例为5:1，在训练时，如果发生小样本被误判为大样本的情况，计算损失时将这些负样本的损失扩大5倍，主要修改如下红框部分
小么额菇·2020-07-27 16:46

SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector）

本文转载自：http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.htmlSSD论文阅读（WeiLiu——【ECCV2016】SSDSingleShotMultiBoxDetector）目录作者及相关链接文章的选择原因方法概括方法细节相关背景补充实验结果与相关文章的对比总结作者intro:ECCV2016Oralarxiv:http://arxiv.org/abs/1
复兴之矢·2020-07-16 00:02

pytorch 实现SSD详细理解 （二）ssd网络

multibox函数这个函数是是用来创建6个特征图框的坐标点和分类类别defmultibox(vgg,extra_layers,cfg,num_classes):loc_layers=[]conf
视觉盛宴·2020-07-15 21:53

基于深度学习的目标检测发展历程:deep_learning_object_detection

DetectorVOC07(mAP@IoU=0.5)VOC12(mAP@IoU=0.5)COCO(mAP)PublishedInR-CNN58.5––CVPR’14OverFeat–––ICLR’14MultiBox29.0
csdn_yuan88·2020-07-15 00:30

Single Shot Multibox Detection (SSD)实战（下）

SingleShotMultiboxDetection(SSD)实战（下）Training将逐步解释如何训练SSD模型进行目标检测。2.1.DataReadingandInitialization创建的Pikachu数据集。batch_size=32train_iter,_=d2l.load_data_pikachu(batch_size)Pikachu数据集中有1个类别。在定义模块之后，我们需要
wujianming_110117·2020-07-10 12:57

Single Shot Multibox Detection (SSD)实战（上）

SingleShotMultiboxDetection(SSD)实战（上）介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在，我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型：单次多盒检测（SSD）。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。Model图1显示了一个SSD模型的设计。该模型的主要组成部分是一个基本网络块和若干个串联的多尺度特征块。在这里，基网
wujianming_110117·2020-07-10 12:57

2016-04-14 今日收集

【目标识别】深度学习进行目标识别的资源列表：O网页链接包括RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、FastR-CNN、DeepBox、MR-CNN、FasterR-CNN、YOLO
hzyido·2020-07-10 08:29

FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector论文笔记

文章目录1.Motivation2.FeatureFusionModule3.AblationStudy**Conclusion**Attention:论文解读的博客原文发布于个人github论文合集欢迎关注，有想法欢迎一起讨论！私信评论均可。后面有些语法在CSDN的markdown上不支持，导致显示bug，我就懒得改了，有需求直接访问原博客查看。创建人github论文汇总个人博客知乎论文专栏mi
chaser_ming7·2020-07-09 20:58

论文笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector

论文：https://arxiv.org/abs/1512.02325中心思想：直接通过一个神经网络实现目标检测。关键：不对特征进行重采样在不同的尺度&比例的defaultbox下（其实就是Anchor），将BBox的输出空间离散化成每个FeatureMap中的点使用了Multi-scale输出，预测时输出的是分数+偏移量（adjustment）减少了Two-stage中的Proposal->RO
Richard_Che·2020-07-08 04:31

SSD: Single Shot MultiBox Detector 训练KITTI数据集（1）

前言之前介绍了SSD的基本用法和检测单张图片的方法，那么本篇博客将详细记录如何使用SSD检测框架训练KITTI数据集。SSD项目中自带了用于训练PASCALVOC数据集的脚本，基本不用做修改就可以轻松完成训练；但是想要训练其他数据集比如KITTI，则需做很大的调整。本文所有工具源码都已公开，请根据实际情况自行修改。下载数据集博主打算将SSD算法用于检测车载视频，用到的是KITTI数据集。简单介绍一
Jesse_Mx·2020-07-07 11:58

SSD:(Single Shot MultiBox Detector)

这两天把SSD论文读了一下，SSD也是一个端到端的目标检测模型，SSD在检测的准确率和速度上相对于YOLO有了很大的提高，并且在检测小目标上也有不俗的效果。特点1.使用多尺度特征图进行预测大多数目标检测算法都是使用最后一层特征图进行目标位置和类别的确定，但是这样有个缺点就是高层次的特征图对小物体的特征信息丢失严重，导致对小目标检测效果不好，这也时YOLO对小目标检测不好的原因之一。所以，SSD不仅
皮皮虾-·2020-07-06 21:24

目标检测--SSD: Single Shot MultiBox Detector

SSD:SingleShotMultiBoxDetectorECCV2016https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd针对目标检测问题，本文取消了候选区域提取步骤，通过采用一系列设计在检测上得到较好的精度和速度contributions：1）提出的SSD比YOLOv1速度快，精度好，和FasterR-CNN精度差不多2）SSD的核心是使用小的卷积滤波器在特
O天涯海阁O·2020-07-06 12:38

SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测实战

本文不去细讲SSD目标检测算法原理和网络结构，大家可参考作者论文及另外两位同学的论文阅读：SSD:SingleShotMultiBoxDetector、SSD论文阅读（WeiLiu——【ECCV2016】SSDSingleShotMultiBoxDetector）。算法模型选择与YOLO比较：SSD比YOLO（YouOnlyLookOnce）方法更快更精确。与FasterR-CNN比较：保证速度的
面朝大海&春暖花开·2020-07-06 10:37

【目标检测算法】SSD: Single Shot MultiBox Detector

摘要——论文的精华摘要：本文提出了一种使用单个深度神经网络进行图像中目标检测的方法——SSD。SSD将边界框的输出空间离散化为一系列具有不同横纵比和大小的默认框，分布在特征图的每个位置。在预测时，网络为每个默认框中的每个物体类别的存在生成分数，并对默认框进行调整以更好的匹配物体形状。另外，网络将来自具有不同分辨率的多个特征图的预测组合在一起，使其能够自然地处理各种大小的物体。SSD相对于需要物体候
Jimyang_H·2020-07-06 10:10

论文笔记：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

文章目录1、概述2、SSD模型3、训练4、实验结果4.1、PASCALVOC20074.2、模型分析4.3、PASCALVOC20124.4、COCO4.5、用于提升小目标检测性能的数据增强策略4.6、推理时间5、总结1、概述通常目标检测系统的套路是：假设边界框重采样每个框的像素或特征使用高质量分类器这个套路虽然管用，但是计算量太大，见效慢，应用在嵌入式系统中，即使使用高端硬件也很难达到实时运算速
牛顿爱吃香蕉·2020-07-06 03:37

深度学习计算机视觉之SSD MultiBox —实时对象检测

我试图尽量减少数学运算，而是逐步引导您完成该体系结构的宗旨，其中包括解释MultiBox算法的作用。阅读本文后，希望您能更好地掌握SSD，并亲自尝试！
呀哈呀哈呀哈·2020-07-06 02:16

论文阅读笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector

感想SSD是在YOLO和fasterR-CNN基础上进行构建的，它继承了YOLO的速度快的特点，和FasterR-CNN准确的特点，应该说是对现有框架的突破，我跑过SSD的目标检测模型，准确率确实比FasterR-CNN高了一大截，后面还提供了SSD实验的完整分析过程，有兴趣的可以看原论文,我是九月份看的这篇论文，然后写了一个简短的博客，可能有很多错误，现在我又重读了一遍，对博客进行了内容的增加和
农民小飞侠·2020-07-05 19:56

SSD（Single Shot MultiBox Detector）及基于SSD结构的目标检测网络总结

SSD是目标检测的主要框架之一，本博客对基于SSD结构设计的各种目标检测网络做一个总结。目前主要有以下这些：originalSSD:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdhttps://arxiv.org/abs/1512.02325DSSD:https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssdhttps://a
Array03·2020-07-05 18:49

ssd(Single Shot MultiBox Detector)解读之(一)原理解析

代码来源：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorchSSD简介：ssd有ssd300和ssd512，一般我们都是用ssd300，意思是输入SSD网络的图片的尺寸是300x300的。（一）SSD的网络结构：SSD的网络结构绝不是简单的VGG16网络，如下图：图1它是由VGG16的网络改造而成的，具体步骤如下：1.先把传统的VGG16网络去掉卷积层之后的池化层和全
ZJE_ANDY·2020-07-05 18:16

SSD（single shot multibox detector）算法及Caffe代码详解

这篇博客主要介绍SSD算法，该算法是最近一年比较优秀的objectdetection算法，主要特点在于采用了特征融合。论文：SSDsingleshotmultiboxdetector论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325算法概述：本文提出的SSD算法是一种直接预测boundingbox的坐标和类别的objectdetection算法，没有生成proposal的过
AI之路·2020-07-05 18:59

SSD：Single Shot MultiBox Detector

论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文翻译链接：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和boundingbox的多目标检测算法。与fasterrcnn相比，该算法没有生成proposal的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测
曉a_寧·2020-07-05 17:35

SSD: Single Shot MultiBox Detector解读

此SSD非彼SSD，不过都有一个特点快，我之前读过了这篇，这次算是重温，而且前面介绍了很多检测网络，尤其是FPN时更是对SSD有一个很根本的解读，所以这篇博客算是一个SSD精华介绍，哈哈。贡献和特点SSD最大的贡献，就是在多个featuremap上进行预测，这点我在上一篇FPN也说过它的好处，可以适应更多的scale。第二个是用小的卷积进行分类回归，区别于YOLO及其fasterrcnn的fc，大
爆米花好美啊·2020-07-05 17:33

SSD：Single Shot MultiBox Detector（三）

这都是个人学习SSD所做记录，仅作为个人备忘录SSD：SingleShotMultiBoxDetector（一）：http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73028773SSD：SingleShotMultiBoxDetector（二）：http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73030
FelixFuu·2020-07-05 16:09

SSD：Single Shot MultiBox Detector（一）

这都是个人学习SSD所做记录，仅作为个人备忘录SSD：SingleShotMultiBoxDetector（一）：http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73028773SSD：SingleShotMultiBoxDetector（二）：http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73030
FelixFuu·2020-07-05 16:09

SSD：Single Shot MultiBox Detector 心得 （持续更新中。。。）

对于文章代码的一些理解，以此来省去用A4纸记录的苦恼SSD文章链接：http://arxiv.org/pdf/1512.02325v2.pdfSSD代码链接：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd一：先说说代码配置编译遇到的问题：(1)按照代码教程编译caffe都通过了，运行creat_lis.py通过，但是运行creat_data.py时提示Attr
迷途de小狼·2020-07-05 15:37

SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测（一）

作者的思路就是FasterR-CNN+YOLO，利用YOLO的思路和FasterR-CNN的anchorbox的思想。.0导读（本节来源于BOT大赛嘉宾问答环节）SSD这里的设计就是导致你可以一下子可以检测8张图，FasterRCNN一下子只能检测1张图片，这样的话会导致会有8张图片的延迟。但是我觉得如果你用FasterRCNN的话，你可以优化前面的这个，在实际使用的时候可以把这个网络简化一下。Y
悟乙己·2020-07-05 12:26
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