Bakit mas mabilis ang SSD kaysa sa mas mabilis na RCNN?
Bakit mas mabilis ang SSD kaysa sa mas mabilis na RCNN?

Video: Bakit mas mabilis ang SSD kaysa sa mas mabilis na RCNN?

Video: Bakit mas mabilis ang SSD kaysa sa mas mabilis na RCNN?
Video: BAKIT MABILIS ANG LAPTOP NA NAKA-SSD KAYSA SA LAPTOP NA NAKA-HARDISK PA RIN? 2024, Nobyembre
Anonim

SSD nagpapatakbo ng convolutional network sa input image nang isang beses lang at kinakalkula ang isang feature map. SSD gumagamit din ng mga anchor box sa iba't ibang aspect ratio na katulad ng Mas mabilis - RCNN at natututo sa off-set sa halip kaysa sa pag-aaral ng kahon. Upang mahawakan ang sukat, SSD hinuhulaan ang mga bounding box pagkatapos ng maraming convolutional layer.

Gayundin, ano ang mas mabilis na RCNN?

Mas mabilis na RCNN ay isang object detection architecture na ipinakita ni Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He at Jian Sun noong 2015, at isa sa mga sikat na object detection architecture na gumagamit ng convolution neural network tulad ng YOLO (You Look Only Once) at SSD (Single Shot Detector).

Gayundin, bakit mas mabilis ang RCNN? Ang dahilan Mabilis na R-CNN ” ay mas mabilis kaysa sa R-CNN ay dahil hindi mo kailangang magpakain ng 2000 na mga panukala sa rehiyon sa convolutional neural network sa bawat oras. Sa halip, ang pagpapatakbo ng convolution ay ginagawa nang isang beses lamang bawat larawan at isang tampok na mapa ay nabuo mula dito.

Kaya lang, bakit mas mabilis ang SSD kaysa sa Yolo?

Kung ikukumpara sa mga sliding window at mga pamamaraan ng panukala sa rehiyon, marami sila mas mabilis at samakatuwid ay angkop para sa real-time na pagtuklas ng bagay. SSD (na gumagamit ng multi-scale convolutional feature na mga mapa sa tuktok ng network sa halip na ganap na konektado na mga layer bilang YOLO ginagawa) ay mas mabilis at mas tumpak kaysa sa YOLO.

Gaano kabilis si Yolo?

Ang pinakamabilis na arkitektura ng YOLO ay nakakamit ng 45 FPS at isang mas maliit na bersyon, Tiny- YOLO , nakakakuha ng hanggang 244 FPS (Tiny YOLOv2) sa isang computer na may GPU.

Inirerekumendang: