Zašto je SSD brži od bržeg RCNN-a?
Zašto je SSD brži od bržeg RCNN-a?
Anonim

SSD pokreće konvolucijsku mrežu na ulaznoj slici samo jednom i izračunava kartu značajki. SSD također koristi sidrene kutije u različitim omjerima stranica sličnim Brže - RCNN a radije uči offset od učenje kutije. Kako biste se nosili s vagom, SSD predviđa granične okvire nakon više konvolucijskih slojeva.

Također, što je brži RCNN?

Brži RCNN je arhitektura detekcije objekata koju su predstavili Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He i Jian Sun 2015. godine, i jedna je od poznatih arhitektura za otkrivanje objekata koja koristi konvolutivne neuronske mreže poput YOLO (You Look Only Once) i SSD (Single Shot Detector).

Isto tako, zašto je RCNN brži? Razlog Brzi R-CNN ” je brže od R-CNN je zato što ne morate svaki put hraniti 2000 prijedloga regije konvolucijskoj neuronskoj mreži. Umjesto toga, operacija konvolucije se izvodi samo jednom po slici i iz nje se generira karta značajki.

Samo tako, zašto je SSD brži od Yoloa?

U usporedbi s kliznim prozorima i metodama prijedloga regije oni su mnogo brže te stoga pogodan za detekciju objekata u stvarnom vremenu. SSD (koji koristi višerazmjerne konvolucione karte značajki na vrhu mreže umjesto potpuno povezanih slojeva kao YOLO radi) je brže i točnije nego YOLO.

Koliko je Yolo brz?

Najbrža arhitektura YOLO može postići 45 FPS i manju verziju, Tiny- YOLO , postiže do 244 FPS (Tiny YOLOv2) na računalu s GPU-om.

Preporučeni: