整体来看,YOLO11在速度、实时性和小目标检测方面表现突出,适合低复杂度的实时场景;SSD在多目标检测任务中具有优势,而Faster R-CNN则以高精度和复杂模型适用于高要求的检测任务。 共同特点 尽管三种算法在设计理念和实现方式上各有特点,但它们也共享一些共同点: 基于深度学习 三种算法均采用深度学习技术,通过卷积神经网...
SSD结合YOLO的回归思想以及Faster R-CNN的anchor机制做到了这点。 上图是SSD的一个框架图,首先SSD获取目标位置和类别的方法跟YOLO一样,都是使用回归,但是YOLO预测某个位置使用的是全图的特征,SSD预测某个位置使用的是这个位置周围的特征(感觉更合理一些)。 那么如何建立某个位置和其特征的对应关系呢?可能你已经想到...
Faster R-CNN和SSD Faster R-CNN的RPN和SSD在处理边界框的中心点时采用的是相同的思路,并且它们都有Anchor,其实是SSD借鉴了RPN,最后一层特征图上的点决定了预设的中心点,RPN和SSD要预测的是Ground Truth对中心点的offset,并除Anchor的宽高后的结果,假设预设框为{dcx,dcy,dw,dh}\left {d^{cx},d^{cy},d...
本文旨在深入探讨和对比三种前沿的计算机视觉方法——YOLO、SSD和Faster R-CNN，以开发出一个能够高效且准确地检测与分割视频中物体的系统。在评估了它们各自的性能后，我将通过详尽的视觉分析来揭示每种方法的优点与不足。最终，基于这些评估和分析，我将选定并展示出在视频处理中表现最为出色的方法。1.1 【 YOLO...
本文旨在开发一个能够准确检测和分割视频中物体的计算机视觉系统。我将使用最先进的三种SoA(State-of-the-Art)方法:YOLO、SSD和Faster R-CNN,并评估它们的性能。然后,我通过视觉分析结果,突出它们的优缺点。接下来,我根据评估和分析确定表现最佳的方法。我将提供一个链接,展示最佳方法在视频中的表现。
YOLO 的优势在于检测速度快、背景误检率比 R-CNN 等要低、支持对非自然图像的检测;但是存在的缺点有:物体定位误差大、落入同一格子的两个物体只能检测得其一。SSD：由于 YOLO 网络的 S×S 网格的粗糙划分导致了回归的目标位置误差较大,SSD 借鉴了区域提名的思想作出改进,使用与 Faster R-CNN 类似的 RPN 网络,...
这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的,对于每个细节需要反复理解。faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层,在voc2012数据集上可以达到83.8%的准确率,超过yolossd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢,每秒只能处理5帧,达不到实时性要求。
> ### 摘要 > 本文评估并对比了YOLO、Faster R-CNN和SSD三种主流物体检测模型。YOLO以其快速处理速度著称,适合实时应用;Faster R-CNN精度高,但计算资源需求大;SSD在速度与精度间取得良好平衡。通过实验数据表明,YOLO每秒可处理45帧图像,而Faster R-CNN仅能处理7帧。SSD则以22帧的速度提供接近Faster R-CNN的精度...
SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络,SSD 方法的核心就是 predict(预测) object(物体),SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外,还在之前选取的5个特特征图上进行预测。 同时,SSD算法也是三种方法中检测速度最快的 Result SSD模型对bounding box的size非常的敏感。也就是说,SSD对小物体目标较为敏感,在...
2)Faster RCNN 和 SSD 中位置损失使用Smooth L1 loss,yolo系列使用L2 loss,猜测是因为yolov2对位置信息使用了新的编码方式,将边界框中心点约束在当前cell中。 3)Mask-RCNN中的ROIAlign代替ROIPooling,我理解ROIAlign相当于亚像素级别的ROIPooling yolo系列 ...