●SSD:SSD也可以实现较快的速度,尤其是在使用高效的基础网络(如MobileNet)时,但在检测大规模数据集时,YOLO通常会更快。 4.2 检测精度 ●YOLO:YOLO在处理大物体时表现较好,但在小物体检测方面相对较差。这是由于YOLO的网格划分策略导致的小物体可能被“丢失”在较大的网格中。 ●SSD:SSD在多尺度上进行目标检测,因...
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...
相比于yolo1、2都有很大提升。 4、SSD 对于ssd网络我专门写了两篇blog用于描述其训练过程和预测过程,大家可以看一下SSD算法预测部分;SSD算法预测部分。 SSD其实也是一个多特征层网络,其一共具有11层,前半部分结构是VGG16。 其网络结构如下: 1、首先通过了多个3X3卷积层、5次步长为2的最大池化取出特征,形成了5...
一. YOLO和SSD的对比yolo和ssd两个模型结构如下图所示: 两个模型之间最主要的差别: 在特征抽取层其实相差不大:YOLO用的是器自己的conv架构;SSD用的是VGG-16主要差别在结果预测上:YOLO用的是全连接层后得到7*7…
3、YOLO容易产生物体的定位错误 YOLO优点: 1、YOLO检测物体非常快(45-155FPS) 2、YOLO可以很好的避免背景错误,产生false positives(可以看到全局图像,有上下文信息) 二.SSD(single shot mutibox detector) SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程。针对不同大小的...
run_model(model=YOLO('yolov8n.pt', "v8"), video=VIDEO, output_video=OUTPUT_VIDEO_YOLO_DET)run_model(model=YOLO('yolov8n-seg.pt', "v8"), video=VIDEO, output_video=OUTPUT_VIDEO_YOLO_SEG)```2.1 【 Faster R-CNN简介 】Faster R-CNN，一种尖端的物体检测模型，包含两个核心组件：一个...
我使用YOLO模型(yolov8n.pt,“v8”)进行物体检测,该模型显示带有检测到的边界框的视频。同样,对于物体分割,使用具有分割特定权重的YOLO模型(yolov8n-seg.pt)生成带有分割物体的视频。 复制 defrun_model(model,video,output_video):model=model cap=cv2.VideoCapture(video)# Create a VideoWriter object ...
2. YOLO v2网络 v1和v2的详细对比在这篇博文中:目标检测理论:YOLO v1和YOLO v2网络 主要有两点改进:①新的DarkNet-19结构的主干网络,加入BN层 加入锚框,并使用聚类方法设定锚框尺寸 3. YOLO v3网络 YOLO v3网络详解见这篇博文:【】本小节简要总结该网络的改进之处 ...
SSD的架构类似于YOLO结合了RPN的anchor和multi-scale预测。这种设计使得SSD在检测目标时具备了更高的效率。然而，在比较运行时间时，不能仅从网络结构层面分析，因为这样的对比方式是不合理的。实际上，SSD所采用的VGG16网络，已经去除了影响运行速度的fc层，进一步优化了算法性能。此外，与YOLO普通版相比，...