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  • 机器视觉:SSD Single Shot MultiBox Detector

    今天介绍目标检测中非常著名的一个框架 SSD,与之前的 R-CNN 系列的不同,而且速度比 YOLO 更快。
    SSD 的核心思想是将不同尺度的 feature map 分成很多固定大小的 box,然后对每个 box 做预测,既要预测该 box 所包含的 object 属于哪一类,也要预测该 box 与真实的 box 之间的偏差。
    为了获得更高的检测精度,SSD 利用了多尺度的技巧,既利用了不同尺度的 feature map,也利用了不同尺度的 box,还利用了不同的比率。

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    论文也给出了说明图,对 feature map 可以划分成不同尺度的 box,然后每个 box 可以取不同的比率,对应不同的形状,针对不同的形状,预测每个形状属于某一类物体的概率以及该形状偏离真实框多少。

    SSD 模型包含两个部分,一部分是正常的前向传播的 CNN 网络,和很多常用的CNN 分类模型类似,论文中用的是类似 VGG 的网络结构,另外一部分是检测网络,

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    论文给出了 SSD 模型的框架示意图,前面都是正常的卷积层,区别就在后面,SSD 将前面不同卷积层的 feature map 都连接到最后一层,用来做检测,因为不同卷积层的 feature map 的 size 不一样,所以可以形成不同尺度的检测。

    每一个连接到最后一层的卷积层都可以产生一系列固定的检测结果,比如,对于一个含有 p 个通道的卷积层,feature map 的大小为 m×n, 通过 3×3 的卷积,可以产生一个分类的概率值,或者四个关于 box 的偏离值,在 m×n 的 feature map 上,每进行一次卷积运算,都能产生相对应的检测结果。

    为了便于计算,SSD 模型先设置了一些默认的 box,比如上面图一中的那些 8×8 或者 4×4 的方块,训练的时候,计算预测的 box 与默认的box之间的偏移,所以,检测的时候,对于每一个检测点,可能先生成 k 个不同形状的 box,然后每个 box 会输出 c 个预测值,这 c 个预测值表示该 box 含有某一类物体的概率,同时也会输出 4 个偏移量,这 4 个偏移量,表示这个 box 与 默认 box 之间的偏移。对于一个检测点,会需要 (c+4)k 个滤波器来进行检测,而对于一张大小为 m×n 的 feature map,最终会生成 (c+4)kmn 个检测值。

    训练的时候,SSD 需要构建 ground truth,需要确定哪些默认 box 是 positive,哪些 默认 box 是 negative,训练的时候,可能需要尝试不同的尺度,hard negative mining 等。

    最终的 loss 函数包含两部分,一个是关于分类的 loss,一个是关于预测偏移的 loss,

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    参考文献:
    ECCV 2016, SSD: Single Shot MultiBox Detector

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9412102.html
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