郴州58网站,学网络技术培训学校,wordpress网站重定向,上海城市建设网站介绍
在实时对象检测中，主流范例传统上采用多步骤方法，包括边界框、像素或特征重采样以及高质量分类器应用的提议。虽然这种方法已经实现了高精度，但其计算需求往往阻碍了其对实时应用的适用性。然而，单次多框检测器 (SSD) 代表了基于深度学习的对象检测的突破性飞跃。SSD…介绍
在实时对象检测中，主流范例传统上采用多步骤方法，包括边界框、像素或特征重采样以及高质量分类器应用的提议。虽然这种方法已经实现了高精度，但其计算需求往往阻碍了其对实时应用的适用性。然而，单次多框检测器 (SSD) 代表了基于深度学习的对象检测的突破性飞跃。SSD 无需在边界框提议阶段进行像素或特征重采样，从而保持卓越的准确性，同时显着提高检测速度。相反，SSD 使用特征图上的小型卷积滤波器直接预测对象类别和边界框偏移。 目录
介绍
学习目标
