【实战演练】目标检测项目:SSD(Single Shot MultiBox Detector)方法
发布时间: 2024-06-27 08:27:14 阅读量: 3 订阅数: 27 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 2.1 SSD网络结构
SSD网络结构主要由以下部分组成:
- **VGG16基础网络:**用于提取图像特征,通常使用预训练的VGG16模型。
- **辅助卷积层:**在VGG16基础网络的基础上添加额外的卷积层,用于生成不同尺度的特征图。
- **卷积预测层:**在每个辅助卷积层上添加卷积预测层,用于预测目标的类别和位置。
- **非极大值抑制(NMS):**用于从预测结果中筛选出最优目标。
# 2. SSD方法原理与实现
### 2.1 SSD网络结构
SSD(Single Shot Detector)是一种单次检测器,它将目标检测任务分解为回归问题,直接从特征图中预测边界框和置信度。其网络结构主要由以下两部分组成:
#### 2.1.1 VGG16基础网络
SSD采用VGG16作为基础网络,提取图像特征。VGG16是一个深度卷积神经网络,由16个卷积层和3个全连接层组成。其网络结构如下图所示:
```mermaid
graph LR
subgraph VGG16
A[conv1_1] --> B[conv1_2] --> C[pool1]
D[conv2_1] --> E[conv2_2] --> F[pool2]
G[conv3_1] --> H[conv3_2] --> I[conv3_3] --> J[pool3]
K[conv4_1] --> L[conv4_2] --> M[conv4_3] --> N[pool4]
O[conv5_1] --> P[conv5_2] --> Q[conv5_3] --> R[pool5]
end
```
#### 2.1.2 辅助卷积层
在VGG16基础网络的基础上,SSD添加了6个辅助卷积层,用于生成不同尺度的特征图。这些辅助卷积层分别位于pool2、pool3、pool4、pool5和fc6层之后。
辅助卷积层的结构如下:
```
conv(n, n, 1, 1, 0)
```
其中:
* n表示卷积核的数量
* 1表示卷积核的尺寸
* 0表示padding
### 2.2 SSD损失函数
SSD的损失函数由定位损失、置信度损失和权重衰减三部分组成。
#### 2.2.1 定位损失
定位损失用于衡量预测边界框与真实边界框之间的距离。SSD采用Smooth L1损失函数来计算定位损失:
```
L_{loc}(x, x_{gt}) = \begin{c
```
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