• 注意上面的 最大列数 这里就是坑了，你指定的 number 并不一定是现在的列数，而是最大列数
SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector, SSD的优势在于消除了bounding box proposal和pixel or feature resampling，并使用了multi-scale，因此达到了比faster rcnn和yolo更高的检测精度和更快的检测速度。
本文是基于论文SSD: Single Shot MultiBox Detector，实现的keras版本。
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD，根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度，将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合。在预测时，网络产生置信度，认为每个先验对应感兴趣的目标，并对先验进行调整，以便更好地匹配目标的形状。此外，该网络结合了来自具有不同分辨率的多个特征图的预测，以自然地处理不同大小的目标。SSD模型相对于需要目标建议的方法(如R-CNN和MultiBox)是简单的，因为它完全抛弃了生成建议的步骤，并将所有计算封装在一个网络中。这使得SSD易于训练，并且易于集成到需要检测组件的系统中。在ILSVRC DET和PASCAL VOC数据集上的实验结果证实，SSD的性能与使用目标建议步骤的方法相当，但速度要快100-1000倍。与其他单阶段方法相比，SSD具有相似或更好的性能，为训练和推理提供了统一的框架。
【新智元导读】 Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢得了 ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）说起，总结了至今关键的 13 大模型及其概念，比如 VGGNet、ResNet、Inception 到最近的 Mask RCNN。作者特别强调，所有参考文献都精挑细选，以便读者能够
在项目中，对业务的批量处理是一个非常常见的方式，在具体的业务流畅，一般是以复选框多选进入批量处理的页面
原文：medium 来源：新智元 作者：Đặng Hà Thế Hiển 编译：新智元编辑部 本文长度为5000字，建议阅读8分钟 本文通过一张信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史，总结CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念。 ［导读］Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢
SSD 方法基于前馈卷积网路来生成 bounding boxes集合，以及各box中物体类别分数，采用 NMS(non-maximum suppression) 来得到最终的检测结果.
SSD: Single Shot MultiBox Detector intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325
本文提出了一种用于目标检测的单阶段方法，通过单个CNN模型同时完成目标定位和分类，从而实现了速度与精度的平衡。该方法在速度和精度上都超越了目前最先进的双阶段方法，同时还在处理小目标、重叠目标、密集目标等复杂场景上表现出色。
【导读】专知内容组整理了最近目标检测相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. MSDNN: Multi-Scale Deep Neural Network for Salient Object Detection（MSDNN: 基于多尺度深度神经网络的显著目标检测） ---- 作者：Fen Xiao,Wenzheng Deng,Liangchan Peng,Chunhong Cao,Kai Hu,Xieping Gao 摘要：Salient object detection is a fundamenta
“卧槽，又被 LYB 干了！” 背后传来一声哀嚎。 哈哈，看来，沉迷吃鸡的室友又被戒网瘾了。作为一个充满着正义的 LYB 的游戏，这人不长点眼力还真的不行啊。不过这时候一张图片吸引了我的兴趣： 网易
代码链接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
SSD: Single Shot MultiBox Detector Abstract We present a method for detecting objects in images usin
首先，把之前推送的关于大数据问题与解决办法的内容上传给大家，供大家去学习去挖掘有用的知识。 网址：http://pan.baidu.com/s/1nvwoQ0p 密码：6a0l ---- 今天想说的其实也是一个老一点的知识，但是读了几遍感觉灵感很大，得到了很多想法和去实践的思路，所以今天就给大家来分享下这篇经典好文。该文录用于2016年“ IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence”。——What makes for effe
如果出现类似于以上的索引错误，需要将layers/modules/multibox_loss.py 的代码按照下图修改即可。注释掉的是源代码，下面的是新加的，即交换两行代码的顺序即可。
【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了，但是检测网络是怎么来的，又是怎么一步步发展的呢？在检测网络不断迭代的过程中，学者们的改进都是基于什么思路提出并最终被证实其优越性的呢？
Inception，来源于论文Network in Network和电影Inception中的台词：we need to go deeper。GoogLeNet在2014年的ImageNet比赛中获得第一名。
前面的推文已经介绍过SSD算法，我觉得原理说的还算清楚了，但是一个算法不深入到代码去理解是完全不够的。因此本篇文章是在上篇SSD算法原理解析的基础上做的代码解析，解析SSD算法原理的推文的地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/lXqobT45S1wz-evc7KO5DA。今天要解析的SSD源码来自于github一个非常火的Pytorch实现，已经有3K+星，地址为：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/
在具有有限计算能力和存储器资源的移动设备上运行卷积神经网络（CNN）模型的日益增长的需求促进了对有效模型设计的研究。近年来已经提出了许多有效的架构，例如：MobileNet，ShuffleNet和NASNet-A。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归
FastMask: Segment Multi-scale Object Candidates in One Shot CVPR2017 https://github.com/voidrank/FastMask
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基于YOLO算法看守所人员行为分析依据现场已有的监控摄像头，如非法闯入、倒地事件、明火烟雾、摄像头视频画面异常、睡岗检测、离床检测、聚众、离岗检测、攀高检测等。看守所人员行为分析监测于深度学习的目标检测大致可以分为一阶段(One Stage)模型和二阶段(Two Stage)模型。
图像语义分割和对象检测是计算机视觉中的两个重要任务。语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的类别，而对象检测是识别图像中的目标并确定其位置。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现这两个任务，并提供详细的代码示例。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.12364v1.pdf
对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构，如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练，导致网络结构灵活性差，不适用于某些特定场景。
目标检测（物体检测, Object Detection) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 综述 Tutorial 视频教程 代码 领域专家 入门学习 图像目标检测（Object Detection）原理与实现 （1-6） [http://www.voidcn.com/article/p-xnjyqlkj-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-ypylfzuk-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-pfihszbt-
目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss，https://arxiv.org/abs/1708.02002），导致模型准确度稍低。不同算法的性能如图1所示，可以看到两类方法在准确度和速度上的差异。
昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。
not fully observed, scale distraction, illumination changes.
本文介绍了单次多框检测（Single Shot MultiBox Detector, SSD）算法，该算法是一种基于深度学习的目标检测算法，主要应用于计算机视觉领域。SSD算法可以同时检测多个目标，并且能够在不增加计算量的情况下提高检测精度。该算法具有速度快、精度高的特点，是当前比较流行的物体检测算法之一。
本文介绍了如何使用 TensorFlow Object Detection API 实现目标检测的功能，并提供了几个预训练的模型。同时，文章还探讨了在特定场景下如何对模型进行调优，并给出了一些测试结果。
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在现在人工智能化时代，幼儿园也是一个众多家长关注的教育机构，在幼儿园小孩的安全是独一，在人工智能监控下，绝对保障了所有儿童的安全！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 一、简要 对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构，如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练，导致网络结构灵活性差，不适用于某些特定场景。 在今天分享中，有研究
[Paper - Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery - ICCV2017]
选自arXiv 作者：Robert J. Wang、Xiang Li、Shuang Ao、Charles X. Ling 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现。在本文中，来自加拿大西安大略大学的研究者提出了称为 PeleeNet 的有效架构，它没有使用传统的卷积来实现。PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准
不久前，谷歌学术（Google Scholar）公布了2021年最有影响力的论文列表，结果在意料之中。
SSD是Single Shot MultiBox Detector的缩写，速度比Faster RCNN更快，mAP优于YOLO v1，SSD为单阶段目标检测算法，所谓单阶段目标检测指的是同时进行分类与定位，一气呵成，目前使用比较火爆的目标检测网络有
AI 研习社按：近日，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。我们对原文做了不改动愿意的整理和编译： 在谷歌，有为计算
AI 科技评论曾编译了《干货分享 | 深度学习零基础进阶大法！》系列，相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解，其基本的模型架构（CNN/RNN/LSTM）与深度学习如何应用在图片和语音识别上肯定也不在话下了。今天这一部分，我们将通过新一批论文，让你对深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解。由于第三部分的论文开始向细化方向延展，因此你可以根据自己的研究方向酌情进行选择。AI 科技评论对每篇论文都增加了补充介绍。这一弹主要从自然语言处理以及对象检测两方面的应用进行介绍。 本文编译于外媒 github，
【导读】近日，CV-Tricks.com发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后网络的训练方
深度学习框架选择：tensorflow、pytorch 文章《TensorFlow和PyTorch谁更好》链接：https://mp.weixin.qq.com/s/O93mdr-HMMXtnx-bpPyHEA 文章《TensorFlow王位不保？ICLR投稿论文PyTorch出镜率快要反超了》链接：https://mp.weixin.qq.com/s/O-OEEpD7rECvkDvENLlqCQ
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
AI科技评论按：6月15号，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。AI科技评论对原文做了不改动愿意的整理编译： 在谷
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