SSD【目标检测篇】
一、背景
- faster RCNN的缺点：
- 对小目标检测效果很差、
- 模型大。检测速度慢
二、SSD
- 上面可以看到，经过backbone得到的featuremap会经过6个不同的预测特征层，预测不同比例、不同尺度的目标（目的是可以检测不同的大小的物体）
- 最后在经过非极大值抑制（滤除小概率目标）得到最终的预测结果
1、Defaulte Box的scale以及aspect
- 在这6个feature map上会生成8732个Default Box
- 下面给出预测特征层1与预测特征层4
2、Prdictor的实现
- 对于size为mn，channel为p的feature layer，使用33*p的卷积核去卷积，得到类型概率分数以及default box的坐标偏移量
- 对feature map上的每一个位置会生成k个default box。对应的一个位置生成c个类别分数以及4个坐标偏移量（x,y,w,h）。最后得到我们总共需要（c+4）*k个卷积核
三、训练
1、正负样本得选取
- 正样本匹配准则：
- 每一个真实框匹配IOU值最大default box
- 任意一个default box只要与任何一个真实框的IOU值大于0.5。
- 负样本：
- 剩下的负样本计算他们the highest confidence loss。
2、损失的计算
参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1fT4y1L7Gi/
参考链接：https://pan.baidu.com/s/15zF3GhIdg-E_tZX2Y2X-rw
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