YOLOv5是基于单阶段检测器的算法，网络结构比较简单，主要由卷积层和池化层组成，没有使用传统的Anchor机制。SSD-ResNet50+FPN+v1是基于两阶段检测器的算法，网络结构更加复杂，使用了Feature Pyramid Network（FPN）和ResNet50作为主干网络，并采用了多尺度预测的策略。2. 特征提取：- YOLOv5使用了CSP...
但是,当我们看旧的mAP在IOU=0.5(或图中AP50)检测指标时,YOLOv3也很强。它与RetinaNet不相上下,并且远高于SSD的变种。这意味着YOLOv3是非常强的检测器,擅长于为物体生成合适的边框。但是,随着IOU阈值的增加,性能的丢失很明显,这表明YOLOv3在物体边框对齐很困难。 图5 根据这两幅图上的mAP,这里的两个假设探测...
SSD用的是VGG16(但去掉了fc层加速)而YOLO普通版有24个卷积层。 SSD的输入尺寸较小(300 300),而YOLO是448 448,即使网络结构类似计算量差距还是挺明显的,速度快一点正常。 ssd全靠卷积完成,而yolo里还有全连接,用上gpu的话肯定是ssd快 在ssd中,首先每个真实物品都先选择一个负责它的bounding box,在没有训练指...
SSD用的是VGG16(但去掉了fc层加速)而YOLO普通版有24个卷积层。 SSD的输入尺寸较小(300300),而YOLO是448448,即使网络结构类似计算量差距还是挺明显的,速度快一点正常。 ssd全靠卷积完成,而yolo里还有全连接,用上gpu的话肯定是ssd快 与yolov1的比较 yolov1和fastrcnn都是在一个固定的最终的feature map上检测b...