SSD neden daha hızlı RCNN'den daha hızlı?
SSD neden daha hızlı RCNN'den daha hızlı?

Video: SSD neden daha hızlı RCNN'den daha hızlı?

Video: SSD neden daha hızlı RCNN'den daha hızlı?
Video: Mask R-CNN Nedir ? | CNN, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN ve Mask R-CNN Mimarileri 2024, Kasım
Anonim

SSD giriş görüntüsü üzerinde yalnızca bir kez evrişimli bir ağ çalıştırır ve bir özellik haritası hesaplar. SSD ayrıca, aşağıdakine benzer çeşitli en boy oranlarında bağlantı kutuları kullanır Daha hızlı - RCNN ve daha çok ofseti öğrenir hariç kutuyu öğreniyorum. Teraziyi işlemek için, SSD çoklu evrişim katmanlarından sonra sınırlayıcı kutuları tahmin eder.

Ayrıca, daha hızlı RCNN nedir?

Daha hızlı RCNN Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He ve Jian Sun tarafından 2015 yılında sunulan bir nesne algılama mimarisidir ve YOLO (You Look Only Once) ve SSD (Single Shot Detector) gibi evrişim sinir ağlarını kullanan ünlü nesne algılama mimarilerinden biridir..

Aynı şekilde, RCNN neden daha hızlı? Sebep " Hızlı R-CNN " NS Daha hızlı hariç R-CNN çünkü her seferinde 2000 bölge önerisini evrişimli sinir ağına beslemek zorunda değilsiniz. Bunun yerine, evrişim işlemi görüntü başına yalnızca bir kez yapılır ve bundan bir özellik haritası oluşturulur.

Öyleyse, SSD neden Yolo'dan daha hızlı?

Sürgülü pencereler ve bölge önerme yöntemlerine göre oldukça fazladır. Daha hızlı ve bu nedenle gerçek zamanlı nesne algılama için uygundur. SSD (tamamen bağlı katmanlar yerine ağın tepesinde çok ölçekli evrişimli özellik haritaları kullanan YOLO yapar) Daha hızlı ve daha doğru YOLO'dan daha.

Yolo ne kadar hızlı?

en hızlı mimari YOLO 45 FPS ve daha küçük bir sürüm olan Tiny- YOLO , GPU'lu bir bilgisayarda 244 FPS'ye (Tiny YOLOv2) kadar ulaşır.

Önerilen: