Video: Perché SSD è più veloce di RCNN più veloce?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
SSD esegue una rete convoluzionale sull'immagine di input solo una volta e calcola una mappa delle caratteristiche. SSD utilizza anche scatole di ancoraggio con proporzioni diverse simili a Più veloce - RCNN e impara piuttosto l'offset di imparare la scatola. Per gestire la bilancia, SSD prevede i riquadri di delimitazione dopo più livelli convoluzionali.
Inoltre, cos'è l'RCNN più veloce?
RCNN più veloce è un'architettura di rilevamento di oggetti presentata da Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He e Jian Sun nel 2015, ed è una delle famose architetture di rilevamento di oggetti che utilizza reti neurali di convoluzione come YOLO (You Look Only Once) e SSD (Single Shot Detector).
Allo stesso modo, perché RCNN è più veloce? La ragione " R-CNN veloce " è Più veloce di R-CNN è perché non devi inviare ogni volta 2000 proposte di regioni alla rete neurale convoluzionale. Invece, l'operazione di convoluzione viene eseguita solo una volta per immagine e da essa viene generata una mappa delle caratteristiche.
Proprio così, perché SSD è più veloce di Yolo?
Rispetto alle finestre scorrevoli e ai metodi di proposta della regione sono molto Più veloce e quindi adatto per il rilevamento di oggetti in tempo reale. SSD (che utilizza mappe di caratteristiche convoluzionali multiscala nella parte superiore della rete invece di livelli completamente connessi come YOLO fa) è Più veloce e più preciso di YOLO.
Quanto è veloce Yolo?
L'architettura più veloce di YOLO è in grado di raggiungere 45 FPS e una versione più piccola, Tiny- YOLO , raggiunge fino a 244 FPS (Tiny YOLOv2) su un computer con una GPU.
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