教育行業(yè)A股IPO第一股（股票代碼 003032）

全國咨詢/投訴熱線：400-618-4000

SSD的多尺度特征圖的網(wǎng)絡結構有哪些？

更新時間:2023年03月06日11時35分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

好口碑IT培訓

SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot指明了SSD算法屬于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框預測。對于Faster R-CNN，先通過CNN得到候選框，然后進行分類和回歸，而YOLO和SSD可以一步完成檢測，SSD的特點是：

SSD提取了不同尺度的特征圖來做檢測，大尺度特征圖可以用來檢測小物體，而小特征圖用來檢測大物體;

SSD采用了不同尺度和長寬比的先驗框，在faster r-cnn和yoloV2,V3中稱為Anchors。

SSD是YOLO V1出來后，YOLO V2出來前的一款One-stage目標檢測器。SSD用到了多尺度的特征圖，在之后的YOLO V3的darknet53中，也是用到了多尺度特征圖的思想。較淺層的特征圖上，每個cell的感受野不是很大，所以適合檢測較小的物體，而在較深的特征圖上，每個cell的感受野就比較大了，適合檢測較大的物體。

SSD采用VGG16作為基礎模型，然后在VGG16的基礎上新增了卷積層來獲得更多的特征圖以用于檢測。如下圖所示：

SSD特征圖

整個特征圖分為三部分：

　　backbone: VGGnet用于圖片特征提取的網(wǎng)絡。

　　Extra: 用于引出多尺度特征圖的網(wǎng)絡。

　　Loc和cls: 用于框位置回歸和目標分類的網(wǎng)絡。


0 分享到：
和我們在線交談！