【第6篇】SSD论文翻译和代码汇总

摘要

我们提出了一种使用单个深度神经网络来检测图像中的目标的方法。我们的方法命名为SSD，将边界框的输出空间离散化为不同长宽比的一组默认框和并缩放每个特征映射的位置。在预测时，网络会在每个默认框中为每个目标类别的出现生成分数，并对框进行调整以更好地匹配目标形状。此外，网络还结合了不同分辨率的多个特征映射的预测，自然地处理各种尺寸的目标。相对于需要目标提出的方法，SSD非常简单，因为它完全消除了提出生成和随后的像素或特征重新采样阶段，并将所有计算封装到单个网络中。这使得SSD易于训练和直接集成到需要检测组件的系统中。PASCAL VOC，COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD对于利用额外的目标提出步骤的方法具有竞争性的准确性，并且速度更快，同时为训练和推断提供了统一的框架。对于300×300的输入，SSD在VOC2007测试中以59FPS的速度在Nvidia Titan X上达到74.3%的mAP，对于512×512的输入，SSD达到了76.9%的mAP，优于参照的最先进的Faster R-CNN模型。与其他单阶段方法相比，即使输入图像尺寸较小，SSD也具有更高的精度。代码获取：

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