シングルショット検出器（SSD）は、深いニューラルネットワークを使用する画像内のオブジェクトを検出する方法です。2016年にGoogleのWei Liu、Dragomir Anguelov、その他によって開発されました。SSDを使用すると、高品質の画像で実際のオブジェクトを検出でき、ビデオストリームおよび自律システムのオブジェクトを検出するタスクに適しています。

SSDは、アダルトニューラルネットワークを使用して画像から標識を抽出し、オブジェクトに関する文を生成し、回帰モデルを使用して分類され、境界によって正確に記述されます。ただし、R-CNN、高速r-CNN、R-CNNの高速化などのオブジェクトを検出するための他のアルゴリズムとは異なり、SSDはパッケージの1つのステップ（名前のシングルショット検出器）を使用しているため、はるかに高速でコストの比較がはるかに高くなり、彼らと一緒に。

SSDの使用の例は、写真で顔を認識するタスクです。
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.