SSD论文导读

SSD：Single Shot MultiBox Detector (ECCV 16)

Abstract

提出了一种端到端的目标检测模型SSD，主要过程包括:

  • 将原本的bounding box输出空间预设为一组具有不同横纵比和大小的default box
  • 预测时，为每一个deafult box输出每一个类别的得分，并调整box更好的适应目标形状
  • 模型结合了不同尺度的特征进行预测，可以处理各种大小的目标

相对于那些需要 object proposals 的检测模型，本文的 SSD 方法完全取消了 proposals generation、pixel resampling 或者 feature resampling 这些阶段。这样使得 SSD 更容易去优化训练，也更容易地将检测模型融合进系统之中。

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VGG论文导读

Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition

VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》中提出卷积神经网络模型，其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。

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GoogLeNet论文导读、

Going deeper with convolutions

GoogLeNet是由Christian Szegedy，Wei Liu(SSD), Yangqing Jia(Caffe)等人提出的深度卷积神经网络。这篇文章提出了一种新的卷积网络结构：Inception，可以在保持网络计算资源不变的前提下，通过精心设计来增加网络的宽度和深度。22层的GoogLeNet在ILSVRC2014比赛中取得了SOTA的成绩。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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