Java教程

学习笔记2021.12.30

本文主要是介绍学习笔记2021.12.30，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

学习内容：SSD（ECCV 2016）

  1. 概述:
  • 一阶段算法，全称single shot multibox detector
  • 论文地址；代码地址
  • 全卷积网络，没有FC，在不同的尺度进行特征提取，在最后组合起来，进行回归和分类
  • 精度下降，速度提高了
  1. 预选框的产生：prior box(与anchor类似)
  • 以feature map上的每个像素点（可看作一个小框）的中心点为中心，生成四个同心的框，两个正方形（分为最小和最大，边长由公式决定），两个矩形框（长宽由两个正方形边长和预设纵横比决定）
    image

  1. 网络：在VGG16的基础上，用卷积层换掉原有的FC，去掉了dropout，新增了多个卷积层

  2. 损失函数：

  • 分类：使用softmax交叉熵损失函数
  • 边框回归：bbox回归（同RCNN）

  1. 匹配

  2. 数据增强

  3. 总结：

  • 实现了端到端（？）；容易和backbone net融合；用了多尺度的特征图提取特征
  • 小目标检测不好，预选框需要手动调节
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