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李沐动手学深度学习V2-目标检测SSD

2023-11-15

一. 目标检测SSD(单发多框检测)

1. 介绍

SSD模型主要由基础网络组成，其后是几个多尺度特征块。 基本网络用于从输入图像中提取特征，因此它可以使用深度卷积神经网络。 单发多框检测论文中选用了在分类层之前截断的VGG，现在也常用ResNet替代。 我们可以设计基础网络，使它输出的高和宽较大，从而基于该特征图生成的锚框数量较多，可以用来检测尺寸较小的目标，接下来的每个多尺度特征块将上一层提供的特征图的高和宽缩小（如减半），并使特征图中每个单元在输入图像上的感受野变得更广阔。由于接近顶部（输出层）的多尺度特征图较小，但具有较大的感受野，它们适合检测较少但较大的物体。 简而言之，通过多尺度特征块，单发多框检测生成不同大小的锚框，并通过预测边界框的类别和偏移量来检测大小不同的目标，因此这是一个多尺度目标检测模型，如下图所示。
SSD

2. 类别预测层

设目标类别的数量为

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李沐动手学深度学习笔记

目标检测

深度学习

Pytorch

python

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