SSD(Single Shot MultiBox Detector)
论文连接
- arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325
- paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf
- slides: http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf
- github: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
- github(Keras): https://github.com/rykov8/ssd_keras
文章的选择原因
- 性能好，single stage
方法概括
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文章的方法介绍
- SSD主要用来解决目标检测的问题（定位+分类），即输入一张待测图像，输出多个box的位置信息和类别信息
- 测试时，输入一张图像到SSD中，网络输出一个下图最右边的tensor（多维矩阵），对该矩阵进行非极大值抑制（NMS）就能得到每个目标的位置和label信息
Figure2的最右图的1th-20th Channel表示类别，每一个Channel上的map对应原图，last 4 channel的每一个map分别对应x,y,w,h的偏移量。最后4个通道可以确定一个box的位置信息，前20个通道确定类别信息。
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方法的pipeline和关键点
方法细节
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模型结构
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多尺度特征图
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用来预测的卷积滤波器
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defaul box
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groundTruth的标定，损失函数
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default box和尺度的选择
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SSD的训练——Hard negative mining
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SSD的训练——数据扩增
相关背景补充
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Atrous算法（hole算法）
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FPS/SPF, Jaccard overlap
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二类分类/检测常用的评价标准 （recall, precision, f-measure, accuracy, error, PR曲线和ROC曲线，AP，AUC）
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ImageNet多类分类的评价标准
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ImageNet单目标检测的评价标准
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ImageNet（多）目标检测的评价标准
实验结果
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PASCAL VOC2007 test detection结果
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使用数据扩增、多尺度default box、atrous算法的对比效果
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SSD512在某类Ianimals)上的检测性能可视化
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SSD对于目标大小的敏感性实验
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SSD使用的feature map的个数对结果的影响
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示例结果
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时间和速度
与相关文章的对比
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原始R-CNN方法的变形
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Faster R-CNN和SSD对比
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YOLO和SSD对比
总结
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文章贡献
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- SSD, a single-shot detector for multiple categories (faster than YOLO, accurate as Faster R-CNN)
- The core of SSD is predicting category scores and box offsets for a fixed set of default bounding boxes using small convolutional filters applied to multiple feature maps from different layers
- Experimental evidence: high accuracy, high speed, simple end-to-end training (single shot)
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SSD对于其他方法的改进的关键点
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- Using a small convolutional filter to predict object categories and offsets in bounding box locations
- Using separate predictors (filters) for different aspect ratio detections
- Using multiple layers for prediction at different scales (apply these filters to multiple feature maps to perform detection at multiple stages)
