[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块(独立于网络之外的selective search方法)求取候选框(可能会包含物体的矩形区域),训练过程因此也是分成多个模块进行。Faster rcnn使用RPN(region proposal network)卷积网络替代rcnn/fast rcnn...
fasterrcnn系列网络,一次检测的代表网络是yolo系列网络一次检测在保证识别准确率的情况下,检测速度相对较快,因此yolo系列的网络用的较多图像分割 把目标图像的轮廓分割出来,分为语义分割...分割和实例分割的结合。跟实例分割不同的是:实例分割只对图像中的object进行检测,并对检测到的object进行分割,而全景分割是对图...
Faster RCNN/SSD/YOLO的对比分析 1. Anchor/PriorBox Faster RCNN:首先在第一个阶段对固定的Anchor进行了位置修正与筛选, 得到感兴趣区域后, 在第二个阶段再对该区域进行分类与回归; SSD:直接将固定大小宽高的PriorBox作为先验的感兴趣区域, 利用一个阶段完成了分类与回归;PriorBox本质上是在原图上的一系列矩形...