关于SSD算法的参考文献
时间: 2023-11-10 22:47:23 浏览: 62
以下是关于SSD算法的一些参考文献:
1. Liu, Wei, et al. "SSD: Single shot multibox detector." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016.
2. Liu, Wei, et al. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." arXiv preprint arXiv:1512.02325 (2015).
3. Fu, Cheng-Yang, et al. "DSSD: Deconvolutional single shot detector." arXiv preprint arXiv:1701.06659 (2017).
4. Huang, Jiaolong, et al. "Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors." IEEE CVPR, 2017.
5. Cai, Zhaowei, and Nuno Vasconcelos. "Cascade R-CNN: Delving into high quality object detection." IEEE CVPR, 2018.
这些参考文献可以提供关于SSD算法的详细信息和技术细节。您可以通过搜索上述文献标题或作者名称,找到它们的具体内容和相关资源。
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相关问题
ssd算法与NCC算法比较
SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法和NCC(Normalized Cross Correlation)算法是两种完全不同的算法,用于不同的任务。
SSD算法是一种目标检测算法,它可以在一张图像中同时检测多个目标,并且可以精准地定位目标的位置。SSD算法采用深度神经网络结构,通过对输入图像进行卷积和池化操作,生成一系列特征图,然后在每个特征图上进行目标检测。SSD算法的优点是速度快,可以在实时场景中使用。
NCC算法是一种图像匹配算法,它可以在两张图像中找到相似的区域,并计算它们的相似度。NCC算法的基本思想是将两张图像的对应像素点进行比较,并计算它们之间的相关系数。NCC算法的优点是精度高,可以在一些精细的图像处理任务中使用。
因此,SSD算法和NCC算法是两种完全不同的算法,用于不同的任务。不能简单地进行比较。
SSD算法结合Census算法
将SSD算法和Census算法结合起来可以提高视差计算的精度和鲁棒性。具体方法可以是将两种方法计算得到的代价图进行加权平均,或者使用其中一种方法计算得到的代价图作为另一种方法计算时的输入,从而得到更加准确的代价图。
另外,可以采用以下几个策略来进一步提高匹配精度:
1. 使用多种窗口大小:SSD算法和Census算法都需要指定窗口大小,而不同的窗口大小适用于不同的纹理区域。因此,可以采用多种窗口大小进行计算,然后将它们融合起来得到更加准确的视差图。
2. 引入权重:在计算SSD和Census编码时,可以使用权重使得它们更注重有用的像素,从而减少错误匹配的情况。
3. 多尺度处理:可以在不同的尺度上进行匹配,以达到更好的匹配效果。具体来说,可以先对图像进行金字塔缩放,然后在不同的尺度上进行匹配,最后将结果融合起来得到最终的视差图。
4. 结合其他算法:SSD算法和Census算法可以与其他的视差计算算法进行结合,如SAD算法、NCC算法等,以达到更好的匹配效果。可以将它们的代价图进行加权平均,或者采用其他的融合策略。
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