De ce SSD este mai rapid decât RCNN mai rapid?
De ce SSD este mai rapid decât RCNN mai rapid?

Video: De ce SSD este mai rapid decât RCNN mai rapid?

Video: De ce SSD este mai rapid decât RCNN mai rapid?
Video: Object Detection best model / best algorithm in 2023 | YOLO vs SSD vs Faster-RCNN comparison Python 2024, Noiembrie
Anonim

SSD rulează o rețea convoluțională pe imaginea de intrare o singură dată și calculează o hartă a caracteristicilor. SSD folosește, de asemenea, cutii de ancorare la diferite raporturi de aspect similare cu Mai repede - RCNN și învață mai degrabă offset-ul decât învăţând cutia. Pentru a gestiona cântarul, SSD prezice casete de delimitare după mai multe straturi convoluționale.

De asemenea, ce este RCNN mai rapid?

RCNN mai rapid este o arhitectură de detectare a obiectelor prezentată de Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He și Jian Sun în 2015 și este una dintre celebrele arhitecturi de detectare a obiectelor care utilizează rețele neuronale de convoluție precum YOLO (You Look Only Once) și SSD (Single Shot Detector).

La fel, de ce este RCNN mai rapid? Motivul " R-CNN rapid " este Mai repede decât R-CNN este pentru că nu trebuie să alimentați de fiecare dată 2000 de propuneri de regiune rețelei neuronale convoluționale. În schimb, operația de convoluție se face o singură dată pe imagine și din aceasta este generată o hartă a caracteristicilor.

Doar așa, de ce este SSD-ul mai rapid decât Yolo?

În comparație cu ferestrele glisante și metodele de propunere a regiunii, acestea sunt mult Mai repede și, prin urmare, potrivit pentru detectarea obiectelor în timp real. SSD (care utilizează hărți de caracteristici convoluționale multi-scală în partea de sus a rețelei în loc de straturi complet conectate ca YOLO face) este Mai repede si mai precis decât YOLO.

Cât de repede este Yolo?

Cea mai rapidă arhitectură din YOLO este capabil să atingă 45 FPS și o versiune mai mică, Tiny- YOLO , atinge până la 244 FPS (Tiny YOLOv2) pe un computer cu GPU.

Recomandat: