Varför är SSD snabbare än snabbare RCNN?
Varför är SSD snabbare än snabbare RCNN?

Video: Varför är SSD snabbare än snabbare RCNN?

Video: Varför är SSD snabbare än snabbare RCNN?
Video: Объяснение SSD M.2 NVMe - M.2 против SSD 2024, November
Anonim

SSD kör ett faltningsnätverk på ingångsbild endast en gång och beräknar en funktionskarta. SSD använder också ankarlådor med olika bildförhållande liknande Snabbare - RCNN och lär sig offset snarare än lära sig lådan. För att hantera skalan, SSD förutsäger begränsningsrutor efter flera faltningslager.

Dessutom, vad är snabbare RCNN?

Snabbare RCNN är en objektdetekteringsarkitektur som presenterades av Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He och Jian Sun 2015, och är en av de berömda objektdetekteringsarkitekturerna som använder konvolutionsneurala nätverk som YOLO (You Look Only Once) och SSD (Single Shot Detector).

Likaså, varför är RCNN snabbare? Anledningen " Snabb R-CNN " är snabbare än R-CNN beror på att du inte behöver mata 2000 regionförslag till det konvolutionella neurala nätverket varje gång. Istället görs faltningsoperationen endast en gång per bild och en funktionskarta genereras från den.

Bara så, varför är SSD snabbare än Yolo?

Jämfört med skjutfönster och regionförslagsmetoder är de mycket snabbare och därför lämplig för objektdetektering i realtid. SSD (som använder flerskaliga faltningskartor överst i nätverket istället för helt anslutna lager som YOLO gör) är snabbare och mer exakt än YOLO.

Hur snabb är Yolo?

Den snabbaste arkitekturen av YOLO kan uppnå 45 FPS och en mindre version, Tiny- YOLO , uppnår upp till 244 FPS (Tiny YOLOv2) på en dator med en GPU.

Rekommenderad: