SSD網路結構詳解

一、SSD網路介紹

SSD全稱Single Shot multibox Detector,是一種用於目標檢測的神經網路演算法,由Wei Liu, Dragomir Anguelov, 和 Alexander Kirillov三位作者於2016年提出。相較於其他目標檢測演算法,如Faster R-CNN、YOLOv2等,SSD具有更快的檢測速度和更高的檢測精度。

SSD主要特點如下:

  • 單階段檢測器
  • 全部在卷積層完成
  • 可適配各種尺寸和比例的目標
  • 檢測速度快,適合實時檢測場景

二、SSD網路結構

SSD網路結構通常由兩部分組成,即基礎網路部分和檢測器部分。基礎網路部分通常採用預訓練的卷積神經網路,如VGG16、ResNet等,而檢測器部分則是新添加的卷積層和池化層,其中每一層都用於生成一組不同尺度和長寬比的目標框。下圖展示了SSD網路結構的示意圖。

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/250920.html

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