Miksi SSD on nopeampi kuin nopeampi RCNN?

2024 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:46

SSD käyttää konvoluutioverkkoa syötekuvassa vain kerran ja laskee piirrekartan. SSD käyttää myös ankkurilaatikoita eri kuvasuhteilla, jotka ovat samanlaisia Nopeammin - RCNN ja oppii pikemminkin offsetin kuin laatikon oppiminen. Jotta vaaka voidaan käsitellä, SSD ennustaa rajaavat laatikot useiden konvoluutiokerrosten jälkeen.

Lisäksi, mikä on nopeampi RCNN?

Nopeampi RCNN on Ross Girshickin, Shaoqing Renin, Kaiming Hein ja Jian Sunin vuonna 2015 esittämä objektientunnistusarkkitehtuuri, ja se on yksi kuuluisimmista objektientunnistusarkkitehtuureista, joka käyttää konvoluutiohermoverkkoja, kuten YOLO (You Look Only Once) ja SSD (Single Shot Detector)..

Samoin, miksi RCNN on nopeampi? Syy " Nopea R-CNN " On nopeammin kuin R-CNN koska sinun ei tarvitse syöttää 2000 alueehdotusta konvoluutiohermoverkkoon joka kerta. Sen sijaan konvoluutiooperaatio tehdään vain kerran kuvaa kohden ja siitä luodaan piirrekartta.

Niin, miksi SSD on nopeampi kuin Yolo?

Liukuikkunoihin ja alueehdotusmenetelmiin verrattuna ne ovat paljon nopeammin ja siksi se soveltuu reaaliaikaiseen objektien havaitsemiseen. SSD (joka käyttää monimuotoisia konvoluutiokarttoja verkon yläosassa täysin yhdistettyjen tasojen sijaan ELÄT VAIN KERRAN tekee) on nopeammin ja tarkempi kuin YOLO.

Kuinka nopea Yolo on?

Nopein arkkitehtuuri ELÄT VAIN KERRAN pystyy saavuttamaan 45 FPS ja pienemmän version, Tiny- ELÄT VAIN KERRAN , saavuttaa jopa 244 FPS (Tiny YOLOv2) grafiikkasuorittimella varustetussa tietokoneessa.