SSD是一种目标检测算法，它可以在一张图像上同时检测多个目标，并返回它们的位置和类别。 SSD算法的基本原理是将图像分成多个不同尺度的特征图，然后在每个特征图上使用卷积操作来检测目标。 这种方法可以捕捉不同尺度的目标，因为小尺寸的目标可能只出现在高分辨率的特征图中，而大尺寸的目标可能会出现在低分辨率的特征图中。
Sep 5, 2023
目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective ...
Apr 9, 2019 · 目标检测—SSD系列算法原理介绍. 目标检测SSD算法的原理介绍以及其扩展算法DSSD、FSSD、RSSD的原理介绍继续访问. 一文看懂电磁兼容性原理与方法及设计.
Feb 2, 2020 · SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一个one stage的检测算法。它可以认为是Faster RCNN 和YOLO 的结合：采用了基于回归的模式(类似于YOLO)，在一个 ...
Oct 31, 2022 · SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络，是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的，其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点 ...
Aug 6, 2023 · 为了保证正负样本尽量平衡，SSD采用了hard negative mining，就是对负样本进行抽样，抽样时按照置信度误差（预测背景的置信度越小，误差越大）进行降序 ...
Feb 16, 2024 · SSD算法是一种单次多框检测器，它将物体检测视为一个回归问题，旨在预测物体的位置和类别。与传统的目标检测方法相比，SSD算法具有更高的计算效率和准确性 ...
前言¶. 前面的推文已经介绍过SSD 算法，我觉得原理说的还算清楚了，但是一个算法不深入到代码去理解是完全不够的。因此本篇文章是在上篇SSD 算法原理解析的基础上做的 ...
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势（不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越）。
Sep 18, 2023 · SSD算法是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题和一个分类问题。SSD算法通过在神经网络中引入多层特征图，可以 ...