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1.两步走(two-stage)算法:先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列), 2.一步走(one-stage)算法:直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列) 之前的R-CNN系列虽然准确率比较高,但是即使是发展到Faster R-CNN,检测一张图片如下图所示也要7fps(原文为5fps),为了使得检测的工作能够用到实时的场...
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1.1 R-CNN和SPPnet RCNN明显的缺点: A.训练是一个多阶段的pipeline(微调->SVM->边界盒回归) B.训练的空间和时间都很昂贵 C.检测对象速度很慢 SPPnet:(提出于Fast RCNN之前,用来解决RCNN中卷积重复的问题) 为整个输入图像计算一个卷积特征图,然后使用从共享特征图中提取的特征向量对每个目标提案进行分类。与...
**YOLO(You Only Look One)**是yolo系列的开山之作,在2016年被提出。YOLO相对于前面讲的FasterRCNN来说,检测速度又更进了一步。当然,准确率相对于FasterRCNN来说,准确率稍微有些下降,但是在可接受的范围之内。 YOLOv1 YOLO在2016年被提出,以简单,高效的优势,一跃成为与RCNN系列并驾齐驱的物体检测框架。
Faster RCNN 与yolov5 FPS对比 目录 前言 1. Better(更准) 2. Faster(更快) 3. Stronger(更壮) 前言 YOLOv1检测速度快,但是精度没有R-CNN高,但它是一阶段的初始代表。 YOLOv2将其YOLOv1的精确度以及召回率提高,来提高mAP 通过题目也可看出,Yolov2的三个性能:更准确、更快、类别更多(用于检测9000种...
在此之前,目标检测领域普遍以YOLO系列、SSD算法为首的one-stage算法准确率不如以Faster RCNN为代表的two-stage算法。RetinaNet直接省略掉了第二阶段,将RPN网络直接完成了整套的目标检测任务。它的网络结构其实就是FPN网络提取多尺度的特征,然后在多尺度特征的基础上连接检测头,对目标的分类和位置回归进行预测 ...