ssd是一種object detection方法。本文是基於**ssd: single shot multibox detector，實現的keras版本。
該文章在既保證速度，又要保證精度的情況下，提出了ssd物體檢測模型，與現在流行的檢測模型一樣，將檢測過程整個成乙個single deep neural network。便於訓練與優化，同時提高檢測速度。 ssd將輸出一系列離散化（discretization）的bounding boxes，這些bounding boxes是在不同層次（layers）上的feature maps上生成的，並且有著不同的aspect ratio。專案位址kuhung/ssd_keras
cv2==3.3.0keras==1.2.2matplotlib==2.1.0tensorflow==1.3.0numpy==1.13.3
git clone [email protected]:kuhung/ssd_keras.gitcd ssd_keras
cp weights_ssd300.hdf5 into ssd_keras
參考ssd.ipynb
參考ssd_crop.py
參考資料
ssd: single shot multibox detector
**閱讀：ssd: single shot multibox detector
rykov8/ssd_keras
目標檢測之SSD
ssd single shot multibox detector 翻譯 詳解 圖1 圖2 演算法步驟 1 輸入一幅 300x300 將其輸入到預訓練好的分類網路中來獲得不同大小的特徵對映，修改了傳統的vgg16網路 2 抽取conv4 3 conv7 conv8 2 conv9 2 conv10 ...
SSD目標檢測系統
首發於個人部落格 ssd識別系統也是一種單步物體識別系統，即將提取物體位置和判斷物體類別融合在一起進行，其最主要的特點是識別器用於判斷物體的特徵不僅僅來自於神經網路的輸出，還來自於神經網路的中間結果。該系統分為以下幾個部分 該系統的網路結構如上圖所示基本網路為vgg 16網路，vgg 16網路由一系...
目標檢測之 SSD
ssd300 網路結構圖 ssd單階段目標檢測，候選框密集抽樣。作為單階段的目標檢測，其速度還是比faster快很多的，但是精度還是差點。ssd300共用了6層特徵，進行目標檢測，ssd512用了7層特徵，每一層的default box數量不同如上圖分別為 4,6,6,6,4,4，4為設定的乙個大正...