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图3SSD基本框架（1）采用多尺度特征图用于检测所谓多尺度采用大小不同的特征图，CNN网络一般前面的特征图比较大，后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小，这正如图3所示，一个比较大的特征图和一个比较小的特征图，它们都...
conv5的第一层卷积层的stride由2变为1.应用空洞卷积算法，将dilation从1变为2。为了提高inference时间，按下式1，测试时将网络的BN层移除，按式子3及4重新定义权重及偏差。但仍无法和原始SSD一样快。原因：（1）ResNet-101比精简的VGG比较。（2）给
比较老的论文，但是是onestage的代表。主要贡献1）提出SSD检测架构。具有比YOLO更快更准的单阶段检测器，具有和较慢的FasterRCNN一样的准确率。2）SSD的核心思想是使用一组固定的defaultboundingbox通过小的卷积核作用于特征图上对...
结构定义源码地址论文链接一、总览在ssd的原论文中，采用的backbone为VGG16。VGG16定义如下图C这一列。从上到下依次为：conv1_2、conv2_2、conv3_3、conv4_3、conv5_3、fc6、fc7、fc8。其中_n指有n层。可以看到参数层为2+2+3+3+3+1+1...
因为论文中明确说到，SSD的basenetwork用的是VGG，更具体点说，SSD-300用的basenetwork是VGG-16,SSD...把VGG-16的2x2-stride-2换成了3x3-stride-1在conv6层中运用了空洞卷积，以扩大感受野丢掉了所有的dropout层和fc8而Extra网络部分的代码...
这篇博客将细致分析3D目标单阶段检测方法SA-SSD中的Part-sensitivewarping机制（简称PSWarping）。.2.代码上对PSWarping理解.论文上对PSWarping的介绍明明每个单词都认识，但是这些单词合在一起，就不明白说的什么意思了（笑哭），以及论文中公式（6）就是看不...
深度学习笔记(七)SSD论文阅读笔记源码地址:https://github/weiliu89/caffe/tree/ssdYOLOV3学习笔记回到顶部一.算法概述本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和b...
SSD网络结构采用VGG16做基础模型,首先VGG16是在ILSVRCCLS-LOC数据集预训练。然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3×3卷积层conv6和1×1卷积层conv7,...
R-CNN系列目标检测器由两个阶段组成,分别是区域提议网络和分类和框细化头。然而,这种2阶段的检测模型已经基本被单阶段的模型替代了。在本文中,我想介绍SingleShotMultiBoxDetector(SSD)。
ConvolutionanimationsN.B.:Bluemapsareinputs,andcyanmapsareoutputs.Nopadding,nostridesArbitrarypadding,nostridesHalfpadding,nostridesFullpadding,nostri...
andthestridevalueintheconvolutionandpoolinglayerrespectively?--Youdon'thaveto...
反卷积过程如图4所示,假设输入为2*2大小,反卷积中的卷积核大小为4*4,将每个输入值乘以一个卷积核,则得到4个4*4大小的输出窗口,再将这四个输出窗口以stride为2的方式叠加,去掉最外圈一...
SSD(deploytime)的整体架构为特征提取基础网络+检测器,结构如下图所示需要说明,上图来自SSD论文配图,...();constint*stride_data=this->stride_...
具体到代码ssd_pascal.py中是这样设计的:这里与论文中的公式有细微变化,本身体会。。。mbox_source_layers=['conv4_3','fc7','conv6_2','conv7_2','conv8_2...
可以看到网络结构中除了魔改后的VGG16和ExtraLayers还有6个横着的线,这代表的是对6个尺度的特征图进行卷积获得预测框的回归(loc)和类别(cls)信息,注意SSD将背景也看成类别了,所以对...