(2) R-CNN训练过程分为了三个阶段,而Fast R-CNN直接使用softmax替代SVM分类,同时利用多任务损失函数边框回归也加入到了网络中,这样整个的训练过程是端到端的(除去region proposal提取阶段)。 也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CN...
Faster R-CNN 需要注意的是,这里的Faster R-CNN讨论的是RPN的损失,所以在分类损失中,Faster R-CNN的RPN用的是二值交叉熵,因为RPN分类是区分当前的区域是不是个目标的二分类问题。 SSD,YOLO,YOLOv2 SSD,YOLO和YOLOv2都是one-stage的结构,没有区域建议,所以它们的分类损失是交叉熵,如果是针对VOC数据集,那么类别...
2. Faster R-CNN(基于区域的卷积神经网络) 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...
总体来说,YOLO 和 SSD 是单阶段目标检测算法,速度快但精度可能稍低;而 RCNN 和 Faster R-CNN 是两阶段目标检测算法,精度较高但速度较慢。Faster R-CNN 在 RCNN 的基础上加入了 RPN,速度较 RCNN 有所提升。选择哪种算法取决于具体的应用场景和对速度和精度的要求。 gemini回答: YOLO、R-CNN、Fast R-CNN...
网络结构的设计参考了GoogleNet,在卷积层后面加了几个全连接层进行预测。yolo在FasterRCNN之后发表但在SSD之前发表,网络中的一些数据集上的性能主要是和Fast RCNN 以及DPM比较,可能是当时FasterRCNN还没有开源,yolo是ONE STAGE检测,实现了e2e的训练与测试,并且实时,但准确率一般。
SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制,使用全图各个位置的多尺度区域进行回归,既保持了YOLO速度快的特性,也保证了窗口预测的跟Faster-RCNN一样比较精准。 SSD的核心是在不同尺度的特征特征图上采用卷积核来预测一系列Default Bounding Boxes的类别、坐标偏移。
SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种单次多框检测器,它将目标检测视为一个回归问题,直接在特征图上预测边界框和类别。SSD结合了YOLO和Faster R-CNN的优点,既速度快又准确率高,适用于各种大小的目标检测任务。总结:这五种算法各有优缺点,应根据实际应用场景选择合适的算法。R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-...
SSD和YOLO的区别在于SSD能够进行多尺度特征提取,可以看到上面的SSD结构有6个箭头指向Detections,每一个箭头代表一个尺度的feature map,卷积层越往后越能看到全局的特征。YOLO则没有这方面的设计,只有一个特征输出到Detections网络中。 因为SSD网络的这种设计,检测精度比YOLO高,同时速度比Faster RCNN快,因此也是当前应用...