简而言之目标检测就是识别分类目标+框好对象。虽然图像分类的表现已经突破天际，甚至准确率高于人类，但目标检测领域其实仍然处于发展阶段。早期的传统目标检测基本就是–匹配，即把目标对象裁剪后用一些类似角点检测的方法得到特征，再在图像上使用滑动窗口并依次对比。等到卷积神经网络在图像处理领域开始大显神通后，便可以通过手工标注训练集，构建卷积网络，并更改最后的输出层，使其输出类别和目标定位框（输出层分别是两
SSD(single shot multibox detector)SSD模型结构SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法是Wei Liu在ECCV 2016提出的一种(one-stage方法)目标检测模型，算法的主网络结构是VGG16。直接回归目标类别和位置(不需要候选框提取的过程)，是针对于卷积网络的结果进行处理在不同尺度的特征图上进行预测(比起two stag
前言目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测
文章目录一、前言1.1 什么是目标检测1.2 Single-shot V.S. R-CNN家族1.3 SDD的优点二、SSD的设计理念2.1 采用多尺度特征图用于检测2.2 采用卷积进行检测2.3 设置先验框(anchor)三、SSD的定位原理四、SSD的网络结构五、先验框的选择原则5.1 确定先验框的尺寸5.2 确定先验框的长宽比5.3 确定先验框的位置六、先验框匹配七、损失函数八、数据增强九
DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
论文下载链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Shen_DSOD_Learning_Deeply_ICCV_2017_paper.pdf
代码地址：
https://git
一、目标检测之SSDSSD: Single Shot MultiBox Detector论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325
论文代码：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow
二、SSD算法1、整体框架图1： 图2：算法步骤：1、输入一幅图片（300x300），将其输入到预训练好的分类网络中来获得不同大小的特征映射
目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
转载，仅供自己学习，侵删。一、背景基于“Proposal + Classification”的目标检测方法中，R-CNN 系列（R-CNN、 SPPnet、Fast R-CNN以及 Faster R-CNN等）取得了非常好的结果，但是在速度方面离实时效果还比较远。在提高 mAP (Mean Average Precision) 的同时兼顾速度，逐渐成为神经网络目标检测领域未来的趋势。 YOLO v
文章目录前言一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、基于chainer的目标检测构建-SSD1.引入第三方标准库2.数据加载器3.模型构建4.模型代码5.整体代码构建1.chainer初始化2.数据集以及模型构建3.模型训练6、模型预测三、训练预测代码四、效果总结 前言 通俗的讲就是在一张图像里边找感兴趣的物体，并且标出物体在图像上的位置，在后
目录（一）YOLOV3一、导论二、基本思想1、backbone的改进 2、针对多尺度预测编辑3、bounding box预测4、正负样本的匹配5、多标签分类三、损失函数 （二）YOLOV3 SPP一、导论二、SPP模块三、Mosaic图像增强四、DIOU五、Focal loss（一）YOLOV3
Fork版本项目地址：SSD一、输入标签生成在数据预处理之后，图片、类别、真实框格式较为原始，不能够直接作为损失函数的输入标签（ssd向前网络只需要图像就行，这里的处理主要需要满足loss的计算），对于一张图片（三维CHW）我们需要如下格式的数据作为损失函数标签：gclasse：
先前所写的RCNN系列目标检测算法都是先生成一些假定的bounding boxes,然后在这些bounding boxes上使用CNN提取特征，然后在经过一个分类器，来判断是不是我们的目标样本标签，在经过一个回归器，将我们最后得到假定的bounding boxes进行位置的调整。但是这类方法所需要的计算时间过长，很难用于实时的目标检测，当前你可以用牺牲精度来增加速度。本文提出的实时检测方法，消除了
SSD(Single Shot Detection)是一个流行且强大的目标检测网络，网络结构包含了基础网络(Base Network)，辅助卷积层(Auxiliary Convolutions)和预测卷积层(Predicton Convolutions)。本文包含了以下几个部分：(1)理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念(2)SSD网络框架图(3)SSD网络中几个重要概念的详细解释(4)SS
目标检测由两个独立的任务组成，即分类和定位。 R-CNN 系列目标检测器由两个阶段组成
文章目录一、SSD目标检测算法1.1 采用多尺度特征图用于检测1.2 采用卷积进行检测1.3 设置先验框二、SSD目标检测算法实现（简易版本）2.1 类别预测层2.2 边界框预测层（Bounding box）2.3 连接多尺度的预测2.4 高和宽减半块2.5 基本网络块2.6 完整的模型2.7 模型训练2.8 预测目标三、参考整理 一、SSD目标检测算法SSD（单发多框检测）设计理念 参考：这篇
1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。 SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种常见的特征提取算法，基本思想是统计图像局部区域的梯度方向信息作为该局部图像区域的表征。HOG特征提取+SVM训练，在行人检测中获得了极大成功。该方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。HOG特征提取的流程如下：1灰
SSD1.SSD网络模型2. 先验框的准备（default box//Prior box）3. VOC格式数据集的准备4. 模型训练4.1 模型如何从特征中获取预测结果4.2 ground truth box(gt box)与default boxes的匹配4.3 损失函数4.4 模型训练5. 测试，获取mAP6 图片预测和FPS测试参考连接 1.SSD网络模型SSD全称为Single Shot
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2023-09-18 03:54:47
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# 深度学习模型测FPS：理解与实践
在深度学习的应用中，模型的推理速度（Inference Speed）是一个关键指标，通常用帧每秒（FPS, Frames Per Second）来衡量。FPS代表每秒可以处理的图像帧数，尤其在视频监控、自动驾驶等实时系统中，FPS尤为重要。本文将深入探讨如何测量深度学习模型的FPS，并提供相关代码示例。
## FPS的定义与重要性
FPS是指在单位时间内
目标检测结构理解 文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1 Backbone1.2 Neck1.3 Head1.4 总结2. 目标检测其他组成部分2.1 Bottleneck2.2 GAP2.3 Embedding2.4 Skip-connections2.5 正则化和BN方式2.6 损失函数2.7 激活函数3. 举例3.1 YOLOv4目标检测网络结构3.2 说明4. 其他概念4.1
