目标检测SSD相对于YOLO与faster-RCNN做了哪些改进?效果如何
答案:2 悬赏:20 手机版
解决时间 2021-02-07 19:40
- 提问者网友:焚苦与心
- 2021-02-07 14:02
目标检测SSD相对于YOLO与faster-RCNN做了哪些改进?效果如何
最佳答案
- 五星知识达人网友:西风乍起
- 2021-02-07 15:16
但是由于运行selective—search实在是太慢,希望用更快的方法。
“直接上YOLO呗可以参考博文:物体检测-从RCNN到YOLO参考列表中”YouOnlyLo好Once“一项,包括YOLO的论文、视频、源码、使用方式。
“直接上YOLO呗可以参考博文:物体检测-从RCNN到YOLO参考列表中”YouOnlyLo好Once“一项,包括YOLO的论文、视频、源码、使用方式。
全部回答
- 1楼网友:大漠
- 2021-02-07 15:29
faster rcnn用了整合了之前的rcnn啊,spp-net啊,fast rcnn啊这些网络的region proposal方式,提出了rpn,所谓rpn就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络,因此实现了end-to-end,但还是慢
yolo就是把原图划成7x7的小格子,在每个格子里对目标进行预测,相当于固定了region proposal的位置和大小,所以没有了rpn,加快了速度,但是准确率下去了
ssd用了yolo的思想,但是选了6个比例来对原图进行划分,这样就保证了大物体有大格子学,小物体有小格子学,不像yolo只有一种大小的格子,准确率也提高了(相对于yolo),速度也上去了(相对于faster,ssd也没有rpn步骤)
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