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创新点

1.基于Faster-R-CNN中的Anchor,提出了相似的先验框(Prior box)

2.从不同比例的特征图(多尺度特征)中产生不同比例的预测,并明确地按长宽比分离预测。

default boxes

SSD在多个特征层上取defau box,可以得到不同尺度地default box。在特征图的每个单元上取不同宽高比的default box,一般宽高比在{1,2,3,1/2,1/3}中选取。

先验框匹配

先验框与ground-truth匹配原则

ground-truth相对于先验框较少,造成负样本(未匹配)远多于正样本;为了使正负样本尽量均衡(一般保证正负样本比例约为1:3),SSD采用hard negative mining,即对负样本按照其预测背景类的置信度进行降序排列,选取置信度较小的top-k作为训练的负样本。

问题

均匀密集采样会造成正负样本不均衡使训练比较困难,导致模型准确度下降。SSD对小目标检测不友好。

http://www.dtcms.com/wzjs/7992.html

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