Waarom SSD vinniger is as vinniger RCNN?
Waarom SSD vinniger is as vinniger RCNN?

Video: Waarom SSD vinniger is as vinniger RCNN?

Video: Waarom SSD vinniger is as vinniger RCNN?
Video: Объяснение SSD M.2 NVMe - M.2 против SSD 2024, November
Anonim

SSD loop slegs een keer 'n konvolusienetwerk op insetbeeld en bereken 'n kenmerkkaart. SSD gebruik ook anker bokse op verskillende aspek verhoudings soortgelyk aan Vinniger - RCNN en leer eerder die afset as leer die boks. Om die skaal te hanteer, SSD voorspel grenskasies na veelvuldige konvolusionele lae.

Ook, wat is vinniger RCNN?

Vinniger RCNN is 'n objekbespeuringsargitektuur aangebied deur Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He en Jian Sun in 2015, en is een van die bekende voorwerpbespeuringsargitekture wat konvolusie neurale netwerke soos YOLO (You Look Only Once) en SSD (Single Shot Detector) gebruik..

Net so, hoekom is RCNN vinniger? Die rede Vinnige R-CNN ” is vinniger as R-CNN is omdat jy nie elke keer 2000 streekvoorstelle aan die konvolusionele neurale netwerk hoef te voer nie. In plaas daarvan word die konvolusie-bewerking slegs een keer per prent gedoen en 'n kenmerkkaart word daaruit gegenereer.

Net so, hoekom is SSD vinniger as Yolo?

In vergelyking met skuifvensters en streekvoorstelmetodes is dit baie vinniger en dus geskik vir intydse objekopsporing. SSD (wat multi-skaal konvolusionele kenmerkkaarte aan die bokant van die netwerk gebruik in plaas van volledig gekoppelde lae as YOLO doen) is vinniger en meer akkuraat as YOLO.

Hoe vinnig is Yolo?

Die vinnigste argitektuur van YOLO is in staat om 45 FPS en 'n kleiner weergawe, Tiny- YOLO , bereik tot 244 FPS (Tiny YOLOv2) op 'n rekenaar met 'n GPU.

Aanbeveel: