训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢. FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不...
对于一张图像,图像和上面大量重叠的候选框都要经过CNN提取特征,并写入磁盘。时间和存储空间成本都很高。 目标检测速度很慢。原因同上。 fast rcnn的改善: 比R-CNN具有更高的目标检测精度(mAP)。rcnn在voc2012 map 62%,fast rcnn 在voc2012 map 训练是使用多任务损失的单阶段训练。 训练可以更新所有网络层参数。
结合Yolo和Faster R-CNN更快更准,大尺度FM检测小目标,小尺度FM检测大目标 缺点: 对小目标检测仍然不好
的原因。但是缺点是速度大于了1秒,当用加速版本,速度可以和fasterrcnn基本持平。我认为在proposal generation这一步可以有一些思考的地方。与之前的网络相比: FastR-CNN。HyperNet是在一个网络中得到候选物体和检测结果。且候选框的数量是100 VS 2000。HyperNet取得了更多准确检测结果。FasterR-CNN。FasterR ...
SSD应该是和YOLOv2同一时期的论文,相比YOLOv1和RCNN系列,SSD借鉴了两者的优点,并加入了多尺度来弥补yolo在小物体检测的不足,在精度和速度上都超越了yolov1。主要改进在于两点: (1)多尺度feature map增加鲁棒性,既能检测大物体,又能检测小物体,增加精度; (2)yolo使用全连接来预测,但是SSD采用卷积,保证速度。。
作为进一步比较,我们训练一种在表3中用“Faster R-CNN,RoIAlign”表示的没有掩码分支的Mask R-CNN的版本。由于RoIAlign,该模型优于【22】提出的模型。另一方面,它比Mask R-CNN低0.9点框$AP$。因此,Mask R-CNN在框检测上的这种差距仅仅取决于多任务训练的好处。
Fast RCNN和VGG通过迭代优化可以实现特征共享 Faster RCNN是一个实用系统,在单GPU上达5fps 在Pascal Voc2012上达 70.4% mAP Introduction 对于RCNN系列的进一步改进,提出RPN网络,在实时性和准确率满足实际应用需求 Related Work OverFeat和Fast RCNN的介绍 ...
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mask cnn和yolo优缺点 maskrcnn部署 前言 配置环境,被折磨了72+小时,72小时内安装卸载超过30次,踩过的坑贡献给无私的互联网参考。在网上找了很多资料,发现没有满意确切的教程,所以今天分析一下经验希望能让大家少走弯路。 第一步:查看显卡计算能力和各版本匹配...