Tại sao SSD nhanh hơn RCNN nhanh hơn?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

SSD chạy một mạng phức hợp trên hình ảnh đầu vào chỉ một lần và tính toán một bản đồ đặc trưng. SSD cũng sử dụng các hộp neo ở các tỷ lệ co khác nhau tương tự như Nhanh hơn - RCNN và học những điều không ổn định hơn là hơn học hộp. Để xử lý quy mô, SSD dự đoán các hộp giới hạn sau nhiều lớp chập.

Ngoài ra, RCNN nhanh hơn là gì?

RCNN nhanh hơn là một kiến trúc phát hiện đối tượng được trình bày bởi Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He và Jian Sun vào năm 2015, và là một trong những kiến trúc phát hiện đối tượng nổi tiếng sử dụng mạng nơ-ron tích tụ như YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) và SSD (Máy dò một lần bắn).

Tương tự như vậy, tại sao RCNN lại nhanh hơn? Nguyên nhân " R-CNN nhanh " Là nhanh hơn hơn R-CNN là vì bạn không phải cung cấp 2000 đề xuất khu vực cho mạng nơ-ron phức tạp mỗi lần. Thay vào đó, phép toán tích chập chỉ được thực hiện một lần cho mỗi hình ảnh và một bản đồ đặc trưng được tạo từ đó.

Vậy, tại sao SSD lại nhanh hơn Yolo?

So với cửa sổ trượt và các phương pháp đề xuất vùng, chúng rất nhanh hơn và do đó thích hợp để phát hiện đối tượng thời gian thực. SSD (sử dụng bản đồ đối tượng tích tụ nhiều tỷ lệ ở đầu mạng thay vì các lớp được kết nối đầy đủ như YOLO không) là nhanh hơn và chính xác hơn hơn YOLO.

Yolo nhanh như thế nào?

Kiến trúc nhanh nhất của YOLO có thể đạt được 45 FPS và một phiên bản nhỏ hơn, Tiny- YOLO , đạt được tối đa 244 FPS (Tiny YOLOv2) trên máy tính có GPU.