Video: Warum ist SSD schneller als schnelleres RCNN?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
SSD führt ein Faltungsnetzwerk nur einmal auf dem Eingabebild aus und berechnet eine Merkmalskarte. SSD verwendet auch Ankerboxen in verschiedenen Seitenverhältnissen ähnlich wie Schneller - RCNN und lernt eher den Offset als die Kiste lernen. Um die Waage zu handhaben, SSD sagt Bounding Boxes nach mehreren Faltungsschichten voraus.
Und was ist schnelleres RCNN?
Schneller RCNN ist eine Objekterkennungsarchitektur, die 2015 von Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He und Jian Sun vorgestellt wurde und eine der berühmten Objekterkennungsarchitekturen ist, die neuronale Faltungsnetzwerke wie YOLO (You Look Only Once) und SSD (Single Shot Detector) verwendet..
Warum ist RCNN auch schneller? Der Grund " Schnelles R-CNN " ist Schneller als R-CNN liegt daran, dass Sie nicht jedes Mal 2000 Regionsvorschläge an das neuronale Faltungsnetzwerk füttern müssen. Stattdessen wird die Faltungsoperation nur einmal pro Bild durchgeführt und daraus eine Merkmalskarte generiert.
Warum ist SSD schneller als Yolo?
Im Vergleich zu Schiebefenstern und Regionsvorschlagsmethoden sind sie viel Schneller und daher für die Echtzeit-Objekterkennung geeignet. SSD (das multiskalige Convolutional-Feature-Maps am oberen Rand des Netzwerks anstelle von vollständig verbundenen Layern verwendet, da YOLO tut) ist Schneller und genauer als YOLO.
Wie schnell ist Yolo?
Die schnellste Architektur von YOLO kann 45 FPS erreichen und eine kleinere Version, Tiny- YOLO , erreicht auf einem Rechner mit GPU bis zu 244 FPS (Tiny YOLOv2).
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