course:ml:ssd

用SSD 做快速目标检测

  • SSD(SSD: Single Shot MultiBox Detector)是采用单个深度神经网络模型实现目标检测和识别的方法。该方法是综合了Faster R-CNN的anchor box和YOLO单个神经网络检测思路(YOLOv2也采用了类似的思路,详见YOLO升级版:YOLOv2和YOLO9000解析),既有Faster R-CNN的准确率又有YOLO的检测速度,可以实现高准确率实时检测。
  • 在300*300分辨率,SSD在VOC2007数据集上准确率为74.3%mAP,59FPS;512*512分辨率,SSD获得了超过Fast R-CNN,获得了80%mAP/19fps的结果。
  • SSD关键点分为两类:模型结构和训练方法。模型结构包括:多尺度特征图检测网络结构和anchor boxes生成;训练方法包括:ground truth预处理和损失函数。
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  • 最后更改: 2017/12/15 10:03
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