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2024-12-25 01:34:43 来源:漓江指标源码大全 分类:百科

1.【SSD算法】史上最全代码解析-核心篇
2.目标检测算法之SSD详解
3.目标检测|SSD原理与实现
4.SSD物体检测算法详解
5.SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解
6.目标检测算法之SSD

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【SSD算法】史上最全代码解析-核心篇

       SSD算法史上最全代码解析-核心篇

       本文详细剖析了SSD算法的算算法核心组成部分,包括网络模型、法源先验框生成、代码损失函数、算算法正则化处理以及关键步骤的法源代码实现。首先,代码好看菜单源码下载网络模型由VGG Backbone构成,算算法利用x3x3和x1x1的法源卷积网络进行特征提取,特别注意网络中的代码卷积层参数设置。额外的算算法extra layers用于多尺度分析,multi-box layers则负责位置和置信度的法源预测。构建完整的代码SSD模型类时,结合了prior_box和detection方法,算算法通过封装函数简化代码可读性。法源

       先验框生成部分,代码作者基于不同特征图大小,制定了线性递增的尺度规则,计算出每个特征图上设置的先验框数量、尺寸和长宽比。损失函数由位置和置信度两部分组成,其中位置损失采用Smooth L1 Loss,置信度通过hard negative mining进行抽样。L2正则化则对网络层进行规范化,防止过拟合。在训练处理中,涉及位置坐标转换和IOU计算,以及位置编码和解码,确保边界框的准确预测。

       先验框匹配则运用IOU来确定ground truth与先验框的匹配关系,而NMS抑制算法则用于减少预测结果中的重叠框。检测函数在测试阶段应用loc和conf,执行nms以得到最终结果。后续内容将探讨数据处理和数据增强的实践应用。

目标检测算法之SSD详解

       目标检测算法之SSD详解:

       SSD,即Single Shot MultiBox Detector,是一种一步完成目标检测的one-stage方法,与Faster R-CNN的两阶段检测不同。它的特点是网络结构复杂,包括基础模型VGG的扩展和多尺度特征图的利用。

       SSD在VGG基础上增加卷积层,形成backbone,使用多尺度特征图以适应不同大小的目标检测。浅层特征图适用于小目标,深层则适用于大目标。源码宝塔搭建扩张卷积的引入,如2-dilated convolution,扩大了卷积核的感受野,使特征图信息更丰富。

       在extra部分,通过额外的卷积层提取不同尺度的特征图,共6个,用于位置信息和分类信息的提取。每个特征图对应不同数量的先验框,通过计算得到尺度线性递增的规则,确保对目标大小的覆盖。

       在loc和cls部分,通过 PriorBox 层生成先验框,每个特征图的先验框数量和尺寸根据设定的规则确定。网络预测时,边界框的位置信息和类别置信度通过特定的转换公式处理。训练阶段,采用正负样本标记策略,确保每个真实目标与一个先验框匹配,并计算Smooth L1 Loss和交叉熵损失。

       困难样本挖掘则是通过挖掘预测错误的负样本来提升模型性能。SSD的预测过程直接对这些特征图进行分析,生成预测结果。总的来说,SSD通过精细设计的网络结构和先验框策略,实现了一步到位的目标检测,且对不同尺度的目标有很好的适应性。

目标检测|SSD原理与实现

       目标检测领域近年来取得了显著进展,主流方法大致分为两派:two-stage方法如R-CNN系列,和one-stage方法如SSD和YOLO。本文将深入解析SSD算法,它是one-stage方法的代表,全名Single Shot MultiBox Detector。

       与R-CNN系列不同,SSD采用一步到位的方式进行检测,避免了候选框生成和分类回归的两阶段。尽管速度较快,但均匀密集采样导致训练困难,尤其在处理正负样本不平衡问题上。SSD通过改进,如利用多尺度特征图检测不同大小的目标,采用卷积直接进行检测,以及设置不同尺度和长宽比的spark源码讲解先验框,有效提升了准确度和速度,尤其是对于小目标检测。

       SSD的核心理念包括:利用多尺度特征图(如8x8和较大的特征图),采用卷积层进行直接检测,以及设置多样化的先验框以适应目标的形状变化。每个特征图单元预测多个边界框,每个框有独立的置信度和位置信息。预测过程涉及边界框编码和解码,以及variance参数的调整。

       网络结构方面,SSD以VGG为基础,通过扩展卷积层和调整池化层,获取不同尺度的特征图进行检测。SSD模型中,有6个特征图用于检测,每个特征图有特定的先验框设置。训练时,采用先验框匹配策略来平衡正负样本,采用hard negative mining确保样本平衡,损失函数包括位置误差和置信度误差。

       预测过程中,对每个预测框进行分类、置信度过滤、解码和非极大值抑制,最终得到检测结果。性能评估显示,SSD在速度和准确度上优于YOLO,且在小目标检测上有所改进。SSD的优化tricks和不同版本的性能对比也在文中详细分析。

       本文提供的TensorFlow实现展示了SSD的Inference过程,包括参数定义、网络构建和预测流程。最后,作者提醒,尽管本文尽量准确,但仍可能存在一些不足,欢迎读者交流指正。

SSD物体检测算法详解

       物体检测算法大致分为两类:one-stage和two-stage。two-stage的代表如R-CNN系列以精度著称,但速度相对较慢。相比之下,one-stage如YOLO和SSD则以速度优势闻名,但准确度略逊色于two-stage。stock软件源码本文将深入解析经典的one-stage算法——SSD。

       在物体检测算法的进化历程中,SSD的出现介于Faster R-CNN和YOLO v1之间。YOLO v1作为one-stage的开篇之作,虽然速度极快,但准确性与Faster R-CNN相比逊色。SSD继承了YOLO v1的基本理念,结合了Faster R-CNN的anchor-box概念,并创新性地引入了多分辨率预测,实现了速度与精度的平衡。

       SSD的检测过程分为两步:首先,通过VGG等特征提取器处理输入图像,得到高维特征图,然后通过3x3卷积核预测物体位置和类别。这个过程相当直接,有助于理解。在预测时,每个cell对应多个预设的default box,每个default box有个预测结果,包括类别概率和位置偏差。

       在训练过程中,SSD通过loss函数来衡量预测与实际标签的差异。loss包括confidence loss和location loss,用于正例和反例的计算。多尺度预测是SSD的关键创新,它利用不同特征图的分辨率进行预测,增加了检测的准确性。

       在实际应用中,SSD采用数据增强、合适的default box设置以及hard negative mining等技巧来提高性能。实验结果显示,数据增强对模型性能影响显著,而多尺度预测能显著提升检测精度。与其他算法如COCO数据集的对比也证实了SSD的优势。

SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解

       本文深入探讨了Single Shot Multi-box Detector(SSD)的原理,一个用于目标检测任务的高效算法。SSD作为一次性分类器系列的一部分,以其快速速度和在实时应用中的适应性而闻名。其核心特性之一是能够预测不同大小的目标,为许多算法提供了基本思路。我们从网络架构开始,然后深入研究数据增强、锚框和损失函数。联合创始源码

       模型架构方面,SSD在多个预训练算法如ResNet、ResNet、ResNet、MobileNet、EfficientNet和VGG上进行了训练。然而,在本文中,我们关注的是原始SSD实现中使用的VGG-。VGG-作为基础网络用于提取图像特征。在SSD中,VGG-几乎未做修改,只对最上面几层进行了优化。其中,Atrous卷积通过rate参数控制元素之间的膨胀空间,提高了感受野,而没有增加可训练参数的数量。在网络顶部,添加了一组卷积层用于预测边界框,允许预测不同大小的目标。较前的层预测小目标,较后的层预测大目标,而中间层则用于预测中等大小的目标。

       接下来,我们介绍锚框的概念。锚框用于帮助检测器预测默认边界框,它们具有固定的纵横比,以避免不同特征图的锚框大小相同的问题。在SSD中,对于conv4_3、conv_2和conv_2,每个特征图位置关联了4个默认框。对于其他层,则有6个默认框(1、2、3、2/3、1/3)。特征图被划分为网格,每个锚框平铺在每个网格上。每个网格和检测器预测的边界框参数包括相对于锚框中心的x和y偏移量、宽度和高度偏移量,以及每个类别和背景的分数。因此,预测了一个特征图的kmn(c+1+4)值。不同的默认框形状允许有效地离散化可能的输出框形状的空间。

       锚框的尺寸通过网络预测的4个值来确定,这些值是偏移量,用于与锚框大小一起预测边界框的残差值,这有助于模型的稳定训练和更好地收敛。公式中的和5值称为variance scale,是不可学习的超参数。

       然后,我们讨论了SSD输出的计算方式。每个图像预测约个框,但实际图像中通常只有6个或更少的目标。因此,我们必须研究如何让检测器一起工作,避免每个检测器预测所有目标。匹配策略确保每个真实边界框与某个预测框匹配,通过使用具有较高jaccard重叠的默认框来实现,从而使得检测器专注于预测特定大小的目标。

       为了解决正负样本之间的不平衡问题,SSD采用了hard negative mining,按照最高置信度对负样本进行排序,然后以1:3的比例筛选正负样本,这样可以更快速和稳定地进行训练。此外,数据增强技术如随机亮度、对比度、色调、照明噪声和饱和度等,以及光学增强技术,用于变换图像以提高模型的泛化能力。

       损失函数是训练SSD的关键部分,它由分类损失和回归损失两部分组成。分类损失用于预测类概率,通常使用交叉熵损失,而回归损失用于边界框坐标预测,平滑L1损失因其对异常值的敏感性较低而被采用。SSD还通过比例因子alpha结合这两种损失,对匹配的正例框计算分类和回归损失,而对于负框只计算分类损失并忽略回归损失。预测框既不是背景也与高IOU匹配的框被称为中性框,SSD也会忽略这些框的损失。

       最后,本文概述了SSD原理的全面介绍,这个算法虽然发布于年,但其影响力深远,许多最新目标检测算法都能看到其影子。深入了解SSD的工作原理对于学习最新目标检测技术具有重要意义。

目标检测算法之SSD

       目标检测算法分为one-stage和two-stage两类,其中two-stage算法以R-CNN族为代表,准确度高但速度较慢。one-stage算法包括YOLO、SSD、CornerNet等,以速度快著称,但准确度不如two-stage算法。按是否使用anchor,可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类。anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等,anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等,融合anchor-based和anchor-free分支的方法有FSAF、SFace、GA-RPN等。

       SSD网络由VGG Backbone、Extra Layers、Multi-box Layers三大部分组成。Backbone网络可以使用VGG、ResNet、mobilenet等。SSD的核心思想是使用多个特征图进行目标位置的回归和类别的分类。Extra layer负责提取6个尺寸和深度的特征图,大小分别为 (,),(,),(,),(5,5),(3,3),(1,1),每个特征图上设置的先验框数量不同,prior_box_num = [4,6,6,6,4,4],共个anchor。

       先验框的设置包括尺度(大小)和长宽比两个方面。尺度遵守线性递增规则:随着特征图大小降低,先验框尺度线性增加。编码过程使用gt_box和bounding_box的归一化后的中心点表示的offset作为基准,与模型的输出做loss。解码过程:模型的输出为bounding_box与真实值的offset。推理阶段,用offset与bounding_box,即可得到最终目标框。

       绿框为真实框:gt_box;蓝框为与gt_box匹配的先验框prior_box,称为bounding_box,它是整个回归过程的核心;红框为预测框,pred_box。在训练过程中,首先需要确定训练中的 gt_box与哪一个prior_box来进行匹配,匹配原则:1、对于中的每个gt_box,找到与其IOU最大的prior_box,该先验框与其匹配,这样可以保证每个gt_box一定与某个prior_box匹配。2、对于剩余未匹配的prior_box,若与某个gt_box的IOU大于某个阈值(一般0.5),那么该prior_box与这个gt_box匹配。3、难例挖掘(Hard negative mining,选取负样本):选取完正样本后,实际上剩下来的都是负样本,但由于负样本数目过多,因此需要挑选出Confidence_Loss排在前面的一批负样本,以保证负/正样本数为3:1。

       SSD的损失函数包括位置损失函数和置信度损失函数,整个损失函数为:N 是先验框的正样本数量;c 为类别置信度预测值;l 为先验框的所对应bounding box的位置预测值;g 为ground truth的位置参数。位置损失函数如下:置信度损失函数如下:训练阶段,测试阶段,NMS应该在解码之后。

       模型特点:SSD提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图可以用来检测小物体,而小特征图用来检测大物体;SSD采用了不同尺度和长宽比的先验框。SSD每一张训练由如下方法随机产生:原;截取一部分,保证截取框与物体框的最小IoU是0.1,,0.5,0.7,或者0.9;随机截取一部分;随机截取的大小是[0.1,1]原大小,aspect ratio是0.5~2。

       优点:运行速度可以和YOLO媲美,检测精度可以和Faster RCNN媲美。

       缺点:需要人工设置prior box的min_size,max_size和aspect_ratio值。网络中prior box的基础大小和形状不能直接通过学习获得,而是需要手工设置。而网络中每一层feature使用的prior box大小和形状恰好都不一样,导致调试过程非常依赖经验;虽然采用了pyramdial feature hierarchy的思路,但是对小目标的recall依然一般,并没有达到碾压Faster RCNN的级别。

目标检测之SSD

       SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种高效的目标检测算法,以其在检测速度和精度方面的卓越表现而著称。在VOC测试中,SSD在 FPS下达到了.1%的mAP,显著优于Faster R-CNN(7 FPS,mAP .2%)和YOLO( FPS,mAP .4%)等其他先进算法。

       SSD的核心创新在于其独特的模型设计。该模型基于前向卷积神经网络,能够生成固定大小的边界框,并计算边界框中包含物体的概率。它通过在VGG网络的基础上添加辅助结构,生成能够检测多尺度特征图的检测器。

       SSD设计了用于监测多尺度特征图的机制,并在VGG网络的末端添加了卷积特征层,这些层逐渐减小,以在不同尺度上进行预测。每个特征层使用一组卷积滤波器产生固定的预测集合,对于P通道的特征层,使用小内核进行卷积,以产生每个类别的分数和相对于边界框的偏移量。这些偏移量相对于默认框进行计算,而默认框的位置则相对于特征图。

       SSD引入了默认框和宽高比的概念,以适应不同大小的目标。它将一组默认边界框与每个特征映射单元关联,以实现网络顶部的多特征映射检测。每个默认边界框相对于单元格位置是固定的,并预测相对于default box形状的偏移量,同时为每个box中产生每个类别的分数。这使得SSD能够在每个特征映射单元中预测多个不同目标的置信度和位置。

       在训练阶段,SSD采用了特殊的匹配策略,将ground truth信息依赖于一组固定的特定检测器输出,这简化了端到端的损失函数和反向传播过程。训练中涉及选择default box、尺寸、hard negative mining和数据增强等策略。SSD通过匹配ground truth box与default box,确立两者之间的关系,进行有效的网络训练。

       SSD的训练目标是多目标检测,其损失函数包括位置损失和置信度损失。位置损失使用平滑L1正则损失,对default bounding box的中心点、宽度和高度进行回归。置信度损失采用多目标softmax分类损失,以适应多目标对象的检测需求。在交叉验证中,设置损失函数参数以优化训练过程。

       为了适应不同尺寸的目标,SSD采用了浅层和深层特征图进行预测,同时使用不同尺度的default box,以覆盖不同尺寸的目标。这些default box设计为具有不同的宽高比,以提高模型的泛化能力。SSD通过合并不同特征图中的预测结果,实现对多尺度输入的高效检测。

       在匹配策略之后,大多数default box被标记为负样本,这可能导致训练过程中的正负样本比例不平衡。为了解决这一问题,SSD采取了选择性采样策略,保留置信度较高的default box,以平衡正负样本比例,从而加速训练过程并提高模型稳定性。

       为了增强模型的鲁棒性,SSD采用了数据增强技术,包括随机缩放、宽高比变化、中心点保留、大小缩放和翻转等操作,以适应各种输入大小和形状。这些策略有助于模型更好地适应实际应用场景中的各种变化。

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