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...
可扩展性强:Faster R-CNN 的框架灵活,可以方便地集成其他模块或改进算法。 缺点: 速度较慢:由于是两阶段检测器,Faster R-CNN 的速度相对较慢,不适合实时检测场景。 模型复杂:Faster R-CNN 的模型结构较为复杂,包含多个子网络,训练和部署的难度较大。 资源消耗大:Faster R-CNN 在训练和推理时需要更多的计算资...
第七步:mask rcnn实现你的第一个demo程序 1.mask rcnn 2.mask_rcnn_coco.h5下载 3.mask_rcnn进一步安装 命令行进入mask rcnn源码文件夹下,把mask_rcnn_coco.h5也放在其中,输入以下命令: activate tensorflow //你可以自行进文件里面看要求,不用执行这步,有时这步还容易出错,作者就手动检查的 pip install...