107
правок
Изменения
→Подходы к решению задачи детекции объектов
|-valign="top"
|[[Файл:YOLO.png|300px|thumb|right|Схема работы алгоритма YOLO]]
|[[Файл:YOLONet.png|300px|thumb|right|Схема Архитектура нейронной сети для алгоритма YOLO]]
|}
===SSD===
[[Файл:SSD.png|300px|thumb|right|Архитектура нейронной сети для алгоритма SSD]]
Модель Single Shot Detector (SSD) использует идею использования пирамидальной иерархии выходов свёрточной сети для эффективного обнаружения объектов различных размеров. Изображение последовательно передаётся на слои свёрточной сети, которые уменьшаются в размерах. Выход из последнего слоя каждой размерности участвует в принятии решения по детекции объектов, таким образом, складывается "пирамидальная характеристика" изображения. Это позволяет обнаруживать объекты различных масштабов, так как размерность выходов первых слоёв сильно коррелирует с ограничивающими рамками для крупных объектов, а последних {{---}} для небольших. В отличие от YOLO, SSD не разбивает изображение на сетку произвольного размера, а предсказывает смещение "anchor-ов" {{---}} ключевых рамок. Ключевые рамки на разных уровнях масштабируются так, что одна размерность выходного слоя отвечает за объекты своего масштаба. В результате, большие объекты могут быть обнаружены только на более высоком уровне, а маленькие объекты {{---}} на низких уровнях. Как и в других алгоритмах, функция потерь обеспечивает совместный вклад как потерь локализации, так и потерь классификации.
==См.также==
