训练难度较大:由于多尺度检测的特性,SSD 的训练过程相对复杂,需要更多的调参和优化。 内存消耗大:多尺度检测导致模型在训练和推理时占用更多的内存。 Faster R-CNN 优点: 精度高:Faster R-CNN 是一种两阶段检测器,通过区域提议网络(RPN)生成候选区域,然后进行特征提取和分类,因此在精度上表现优异。 鲁棒性强:Fast...
直接承接 R-CNN 的是 Fast R-CNN。Fast R-CNN 在很多方面与 R-CNN 类似,但是,凭借两项主要的增强手段,其检测速度较 R-CNN 有所提高: 在推荐区域之前,先对图像执行特征提取工作,通过这种办法,后面只用对整个图像使用一个 CNN(之前的 R-CNN 网络需要在 2000 个重叠的区域上分别运行 2000 个 CNN)。 将支...
SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS)。而SSD算法则利用不同卷积层的feature map进行综合也能达...
Fasterrcnn 和 SSD 等目标检测模型中，使用 smoothl1loss 的原因主要在于其能有效平衡大误差和小误差的影响，降低训练过程的不稳定性。对比于 L2 Loss，L1 Loss 与之不同之处在于 L1 Loss 对于大误差有更显著的梯度增长，这可能导致训练初期不稳定。而 Smooth L1 Loss 则巧妙地避免了这一问题，它在...
Faster R-CNN是一种最先进的物体检测模型。它有两个主要组件:一个深度全卷积区域提议网络和一个Fast R-CNN物体检测器。它使用区域提议网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像卷积特征(Ren等,2015)。RPN是一个全卷积神经网络,生成高质量的提议。然后,Fast R-CNN使用这些提议进行物体检测。这两个模型被组合成一个...
Faster R-CNN、R-FCN和SSD是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,它们各有特点,适用于不同的应用场景。Faster R-CNN在速度和精度之间取得了良好的平衡,适用于对实时性要求较高的场景;R-FCN通过位置敏感的得分图实现了对目标位置的精确预测,适用于对精度要求较高的场景;SSD模型则以其速度快、精度高的特点,在...
网络骨架: SSD在原始VGGNet的基础上, 进一步延伸了4个卷积模块, 最深处的特征图大小为1×1, 这些特征图具有不同的尺度与感受野, 可以负责检测不同尺度的物体。 与多层特征图: 与Faster RCNN类似, SSD利用了固定大小与宽高的PriorBox作为区域生成, 但与Faster RCNN不同的是, SSD不是只在一个特征图上设定预...
目标检测模型中损失函数的设计是模型成败的关键因素,是每位作者的心血结晶,往往也是论文中最难理解的部分,笔者受 动手学CV-Pytorch的启发,尝试去理解了Faster R-CNN和SSD的损失函数。与YOLOv1不同,Faster R-C…
具有MobileNet的SSD可在最快的检测器中提供最佳的准确率折衷。 SSD速度很快,但与其他物体相比,对小物体的性能较差。 对于大型物体,SSD可以以更快,更轻的提取器胜过Faster R-CNN和R-FCN。 准确率和速度之间达到良好的平衡 如果我们将proposal数量减少到50,则Faster R-CNN可以与R-FCN和SSD的速度达到32mAP。 翻译原...
Mask R-CNN 没听懂……短时间用不到,暂时不玩 单发多框检测(SSD,SS:signal stage、signal shout)【这个SSD和硬盘没有任何关系】 随后,直接对这些生成的锚框抽取特征,再用多个卷积层来减半高宽。 在每一段都生成锚框,底部(图片中最上面)用来拟合小物体,顶部用来拟合大物体,对每个锚框预测类别和边缘框。