SSD目標檢測 原理詳解

一 SSD具有如下主要特點： 從YOLO中繼承了將detection轉化爲regression的思路，一次完成目標定位與分類 基於Faster RCNN中的Anchor，提出了相似的Prior box； 加入基於特徵金字塔（Pyramidal Feature Hierarchy）的檢測方式，即在不同感受野的feature map上預測目標 二 SSD/YOLO區別： YOLO在卷積層後接全連接層，

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