标签:预选 卷积 回归 30 笔记 正方形 FC 2021.12 边长
学习内容:SSD(ECCV 2016)
- 概述:
- 预选框的产生:prior box(与anchor类似)
- 以feature map上的每个像素点(可看作一个小框)的中心点为中心,生成四个同心的框,两个正方形(分为最小和最大,边长由公式决定),两个矩形框(长宽由两个正方形边长和预设纵横比决定)
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网络:在VGG16的基础上,用卷积层换掉原有的FC,去掉了dropout,新增了多个卷积层
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损失函数:
- 分类:使用softmax交叉熵损失函数
- 边框回归:bbox回归(同RCNN)
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匹配
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数据增强
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总结:
- 实现了端到端(?);容易和backbone net融合;用了多尺度的特征图提取特征
- 小目标检测不好,预选框需要手动调节
标签:预选,卷积,回归,30,笔记,正方形,FC,2021.12,边长 来源: https://www.cnblogs.com/youngsam/p/15750839.html
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