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作者：AmusiDate：2020-08-13来源：CVer微信公众号ECCV引用量最高的10篇论文！SSD登顶！何恺明ResNet改进版位居第二前言前两天，Amusi整理了CVPR和ICCV引用量最高的10篇论文，分别详见：CVPR引用量最高…
起步今天介绍另一种分类算法，k邻近算法(k-nearestneighbors)，即KNN算法。概述Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法，用于解决分类(classification)的问题。关于这个算法在维基百科中也有介绍:ht…
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，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字塔），…
目标检测算法之SSD的数据增强策略这篇文章是对前面《目标检测算法之SSD代码解析》，推文地址如下：点这里的补充。主要介绍SSD的数据增强策略，把这篇文章和代码解析的文章放在一起学最好不过啦。本节...
SSD速度很快，但与其他物体相比，对小物体的性能较差。对于大型物体，SSD可以以更快，更轻的提取器胜过FasterR-CNN和R-FCN。准确率和速度之间达到良好的平衡如果我们将proposal数量减少到50，则FasterR-CNN可以与R-FCN和SSD的速度达到
SSD的第三个改进是在向defaultbox回归的时候，采用了3x3的卷积。在YOLO中，首次提出了将特征图划分为格子，以格子为单位进行分类回归预测，但其采用了全连接层，导致参数非常多。SSD借鉴了FasterR-CNN的RPN网络，将YOLO中的全连接层换成了3x3
3D目标检测&6D姿态估计之SSD-6D算法--byleona.最近的研究主要以6D检测为主，本篇介绍基于2D检测器SSD的3D检测器SSD-6D。.许多3D检测器都是基于视角的（viewbased），生成一系列离散的目标视角用于后续视频序列的特征计算。.在测试过程中，从不同的离散视角对场景...
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)模型介绍SSD是一种one-stage的通用物体检测算法，在2016年被提出，另外一个常听到的one-stage算法为YOLO，只是SSD算法的性能与速度优于YOLO。SSD算法有以下特点去掉了候选框的操作，采用了Anchor的机制。
相比SSD，DSSD算法确实可以带来提升，但是本文验证结果表明，以下几点和论文结论不符。a)论文中提到SSD＋resnet101+321效果不如SSD+vgg16+300好，但我们的实验结果显示SSD＋resnet101+321结果更好。但是DSSD＋resnet101+321的结…
最近导师给我发了几篇论文让我复现,前几篇识别分类(GoogleNet,Resnet之类的)还是比较好写的,但到了目标检测这里,faster-rcnn和SSD两篇前后写、训练、调参,总共...
Slides:cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf二、代码训练测试:https://github/weiliu89/caffe/tree/ssd一、论文算法大致流程:1.类似“anchor”机制:...
最近导师给我发了几篇论文让我复现,前几篇识别分类(GoogleNet,Resnet之类的)还是比较好写的,但到了目标检测这里,faster-rcnn和SSD两篇前后写、训练、调参,总共用了将近两个月,所以目标检测还是比...
SSD算法预测矩形框所属类是用分类的思想来实现,通过预测矩形框和真实矩形框的类来计算损失函数,用交叉熵实现。如何选择负类的个数通过hardnegativemining,选择负类,且负类个数是...