Single Shot Detector | Ssd | Object Detection Using Ssd | ssd mobile net 최신

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Single Shot Detector | SSD | Object Detection Using SSD
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주제에 대한 설명 ssd mobile net:

Explained what is Single Shot Detector.
You can learn other object detection algorithms from below given link:
Yolo Algorithm: https://www.youtube.com/watch?v=k7B2ZqffDRE
Practical Implementation of Yolo: https://youtu.be/xtn5D7yXF-4
Faster R-CNN: https://youtu.be/iHf2xHQ2VYo
Practical Implementation of Faster R-CNN: https://youtu.be/cReOzRvlLVA
You can Contact me at : [email protected]
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Single Shot Detector(SSD) – Real Time Object Detection
Object Detection Is A Technique In Computer Vision That Deals With Detecting Examples Of Semantic Targets Of A Specific Class (Eg. Cars, Buildings Or Humans) In Images And Videos. It Is A Technique That Works To Locate And Identify Objects In Digital Images And Videos.
It Specifically Draws Bounding Boxes Around The Object Which Help Us To Locate Where The Objects Are. Many A Times Object Detection Is Mix With Image Recognition.
SSD
There Are Many Object Detection Algorithms In Practice Like R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN Etc..
But Single Shot Algorithms More Efficient And Have A Good Accuracy. They Use Deep Learning Based Approaches For Object Detection.
How Single Shot Detection(SSD) Is Different:-
Single Shot Detection – This Means That The Tasks Of Object Localization And Object Classification Are Ready In A Single Forward Pass Of The Network.
Detector – The Network Is A Detector That Also Classifies The Detected Objects.
Single Shot Detector Is Faster Than The Previous State-Of-The-Art Techniques(YOLO) And Is Significantly More Accurate.
SSD Predicts Category Scores And Box Offsets For A Fixed Number Of Default Bounding Boxes Using Convolution Filters Applied To Feature Maps.
To Achieve High Accuracy We Produce Predictions Of Different Scales From Feature Maps Of Different Dimensions, And Then Separate The Predictions By Aspect Ratio.
These Features Lead To High Accuracy, Even On Low Resolution Input Images.
Other Algorithms Normally Use Object Proposal Methodology Where They Would Come Up With A Way To Break Down The Image Segmented Into Parts To Suggest Where They Could Potentially Be Objects. These Algorithms Sacrifice Accuracy.
Therefore Researchers Came Up With An Interesting Solution Where They Do Everything In One Single Shot. It Just Looks At The Image Once, It Doesn’t Have To Go Back To The Image Again, It Doesn’t Have To Run Many Convolutional Neural Networks.

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  • 동영상 업로드 날짜: 2020. 11. 20.
  • URL 비디오: https://www.youtube.com/watch?v=NUEim5bF0_0

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