Abstrakt. Vi presenterar en metod för att upptäcka objekt i bilder med hjälp av ett enda djupt neuralt nätverk. Vårt tillvägagångssätt, som heter SSD, diskretiserar utdatautrymmet för att avgränsa rutor till en uppsättning standardrutor över olika proportioner och skalor per funktion kartplats. Vid förutsägelsetid genererar nätverket poäng för närvaron av varje objektkategori i varje standardruta och skapar justeringar i rutan för att bättre matcha objektets form. Dessutom kombinerar nätverket förutsägelser från flera funktionskartor med olika upplösningar för att naturligt hantera objekt i olika storlekar. SSD är enkel i förhållande till metoder som kräver objektförslag eftersom det helt eliminerar förslagsgenerering och efterföljande pixel eller funktion omampling stadier och inkapslar all beräkning i ett enda nätverk. Detta gör SSD lätt att träna och enkelt att integrera i system som kräver en detektionskomponent. Experimentella resultat på PASCAL VOC, COCO och ILSVRC datauppsättningar bekräftar att SSD har konkurrenskraftig noggrannhet till metoder som utnyttjar ytterligare ett objektförslag steg och är mycket snabbare, samtidigt som det ger en enhetlig ram för både utbildning och slutsatser. För 300 × 300 indata uppnår SSD 74,3 % mAP 1 på VOC2007-test vid 59 FPS på en Nvidia Titan X och för 512 × 512 indata uppnår SSD 76,9 % mAP, vilket resulterar i en jämförbar toppmodern snabbare R-CNN-modell. Jämfört med andra enstaka steg metoder, SSD har mycket bättre noggrannhet även med en mindre indata bildstorlek. Koden finns på https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd.
SSD REF skiljer sig från YOLO, diskretiserar utrymmet för förutsägelse av avgränsande rutor till en uppsättning standard rutor över flera specifika convolution lager.
SSD: Single Shot MultiBox Detector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}