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系统跟服务器的区别,域名服务器与根服务器区别
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目标检测学习笔记--DSSD算法
1. 论文笔记
1.1 YOLO网络结构
论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1506.02640
1.2 SSD网络结构
论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1512.02325v5 SSD具有如下主要特点：
（1）从YOLO中继承了将detection转化为regression的思路，同时一次即可完成网络训练
（2）基于Fa…
【自动驾驶-3D目标检测】3DSSD：基于点的3D单级目标检测器
3DSSD：基于点的3D单级目标检测器 2020 ^{2020} 2020
摘要
目前，基于体素的3D单级检测器已经有很多种，而基于点的单级方法仍处于探索阶段。在本文中，我们首先提出了一种轻量级且有效的基于点的3D单级目标检测器，名为3…
DSSD: Deconvolutional Single Shot Detector
转自：https://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/73277398 论文地址：DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector 项目地址：Github
概述
这篇论文应该算是SSD: Single Shot MultiBox Detector的第一个改进分支，作者是…
论文阅读笔记 | 三维目标检测——3DSSD
如有错误，恳请指出。 文章目录 1. 背景2. 网络结构2.1 特征提取2.2 边框生成3. 实验结果paper：《3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector》 1. 背景
两阶段的3d检测网络一般包含upsample layer进行特征回传进一步提取全局point-wise特征，以及需要一个修正阶段…
SSD、DSSD算法详解
SSD（Single Shot MultiBox Detector）
特点：多尺度特征图用于检测；采用了先验框，,SDD backbone采用VGG-16
SSD和YOLO一样都是采用一个CNN网络进行检测，但是采用了多尺度的特征图，如下图所示：
采用多尺度特征图用于检测
采用步长stride=2的卷积或者pool来降低特征图…
目标检测：SSD和DSSD算法的对比分析
1：SSD
SSD算法的提出解决了fasterRCNN中只能在一层特征map上预测目标的问题，SSD可以在不同的特征map上来预测不同的目标大小，更加具有针对性，提升了目标的检出率，做了很多的数据增强，提升也比较大…
目标检测：SSD改进之DSSD的论文详解
论文：DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector 论文地址：https://arxiv.org/abs/1701.06659 代码：https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssd DSSD是2017年的CVPR，二作就是SSD的一作Wei Liu。另外值得一提的是…
【三维目标检测】3DSSD（一）
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。 3DSSD三维目标检测模型发表在CVPR2020《3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector》。…
3D目标检测（基于点云）——3DSSD
刚看完3DSSD，在此重新回顾整合下。
3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector 推理时间在38ms，比肩 voxel-based的SECOND。速度挺快的，效果在当时也是达到了SOTA。
论文PDF: https://arxiv.org/abs/2002.10187 Code网址: https:…
目标检测算法DSSD的原理详解
论文地址：https://arxiv.org/abs/1701.06659 Github 源码（caffe版）：https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssd 1、文章概述 DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)是SSD算法改进分支中最为著名的一个，SSD…
目标检测学习笔记——SSD以及改进模型DSSD的原理解读及SSD的Tensorflow代码实现（图文并茂）
目录
1、SSD的知识思维脑图
2、简介
2.1、SSD出现的背景
2.2、SSD的模型思想
2.2.1、多尺度特征图预测（Multi-Scale Feature Maps Prediction）
2.2.2、根据不同尺度的特征图进行定制不同尺度的默认边界框
2.2.3、使用3x3的小卷积核进行预测分类结…
：DSSD)
目标检测(六)：DSSD
SSD 的提出为目标检测领域带来了一大改进，无论是准确性还是速度都要优于先前的检测模型，美中不足的是 SSD 对图像中的小目标不太友好，检测效果一般，可能是因为小目标在高层没有足够的信息。为解决该问题，出现了以下几种…