Single Shot Detector (SSD) - это метод обнаружения объектов в изображениях, который использует глубокие нейронные сети. Он был разработан Wei Liu, Dragomir Anguelov, и другими в Google в 2016 году. SSD позволяет обнаруживать объекты в режиме реального времени на изображениях высокого качества и подходит для задач обнаружения объектов в видеопотоке и автономных системах.

SSD использует сверточную нейронную сеть для извлечения признаков из изображения и генерирует предложения об объектах, которые затем классифицируются и точно описываются границами с помощью регрессионной модели. Однако, в отличие от других алгоритмов обнаружения объектов, таких как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD использует один шаг свертки (отсюда и название Single Shot Detector), что делает его гораздо быстрее и менее затратным по сравнению с ними.

Примером использования SSD может служить задача по распознаванию лиц на фотографиях.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence