Miks on SSD kiirem kui kiirem RCNN?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:46

SSD käivitab konvolutsioonivõrgu sisendpildil ainult üks kord ja arvutab funktsioonide kaardi. SSD kasutab ka erineva kuvasuhtega ankrukaste, mis on sarnased Kiiremini - RCNN ja õpib pigem nihket kui kasti õppimine. Kaalu käsitsemiseks SSD ennustab piiravaid kaste pärast mitut konvolutsioonikihti.

Samuti, mis on kiirem RCNN?

Kiirem RCNN on objektide tuvastamise arhitektuur, mille esitlesid Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He ja Jian Sun 2015. aastal ning see on üks kuulsamaid objektituvastusarhitektuure, mis kasutab konvolutsiooninärvivõrke nagu YOLO (You Look Only Once) ja SSD (Single Shot Detector).

Samamoodi, miks on RCNN kiirem? Põhjus " Kiire R-CNN " on kiiremini kui R-CNN sest te ei pea iga kord konvolutsiooninärvivõrku söötma 2000 piirkonna ettepanekut. Selle asemel tehakse konvolutsioonioperatsioon ühe pildi kohta ainult üks kord ja sellest genereeritakse funktsioonide kaart.

Just nii, miks on SSD kiirem kui Yolo?

Võrreldes lükandakende ja piirkonna ettepaneku meetoditega on neid palju kiiremini ja seetõttu sobib objektide reaalajas tuvastamiseks. SSD (mis kasutab täielikult ühendatud kihtide asemel võrgu ülaosas mitmemõõtmelisi konvolutsioonikaarte YOLO teeb) on kiiremini ja täpsem kui YOLO.

Kui kiire on Yolo?

Kiireim arhitektuur YOLO suudab saavutada 45 kaadrit sekundis ja väiksema versiooni, Tiny- YOLO , saavutab GPU-ga arvutis kuni 244 kaadrit sekundis (Tiny YOLOv2).