Защо SSD е по-бърз от по-бързия RCNN?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

SSD стартира конволюционна мрежа на входно изображение само веднъж и изчислява карта на характеристиките. SSD също използва закотвени кутии при различни съотношения, подобни на по-бързо - RCNN и научава по-скоро офсет отколкото научаване на кутията. За да се справите с мащаба, SSD предсказва ограничителни кутии след множество конволюционни слоеве.

Също така, какво е по-бързият RCNN?

По-бърз RCNN е архитектура за откриване на обекти, представена от Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He и Jian Sun през 2015 г., и е една от известните архитектури за откриване на обекти, която използва конволюционни невронни мрежи като YOLO (You Look Only Once) и SSD (Single Shot Detector).

По същия начин защо RCNN е по-бърз? Причината Бърз R-CNN ” е по-бързо отколкото R-CNN е, защото не е нужно всеки път да подавате 2000 предложения за региони към конволюционната невронна мрежа. Вместо това операцията за навиване се извършва само веднъж на изображение и от него се генерира карта на характеристиките.

Точно така, защо SSD е по-бърз от Yolo?

В сравнение с плъзгащите се прозорци и методите за регионално предложение, те са много по-бързо и следователно подходящ за откриване на обекти в реално време. SSD (която използва многомащабни свертни карти на характеристиките в горната част на мрежата вместо напълно свързани слоеве като YOLO прави) е по-бързо и по-точен отколкото YOLO.

Колко бърз е Йоло?

Най-бързата архитектура на YOLO е в състояние да постигне 45 FPS и по-малка версия, Tiny- YOLO , постига до 244 FPS (Tiny YOLOv2) на компютър с GPU.