Ինչու՞ SSD-ն ավելի արագ է, քան ավելի արագ RCNN-ը:
Ինչու՞ SSD-ն ավելի արագ է, քան ավելի արագ RCNN-ը:

Video: Ինչու՞ SSD-ն ավելի արագ է, քան ավելի արագ RCNN-ը:

Video: Ինչու՞ SSD-ն ավելի արագ է, քան ավելի արագ RCNN-ը:
Video: ՀԱՊԿ-ը ավելի լավ է ոչինչ չասի, քան ասի՝ դժվար է ասել՝ ով ում տարածք է մտել․ Միրզոյան 2024, Նոյեմբեր
Anonim

SSD գործարկում է կոնվոլյուցիոն ցանց մուտքագրված պատկերի վրա միայն մեկ անգամ և հաշվարկում է առանձնահատկությունների քարտեզը: SSD օգտագործում է նաև խարիսխ տուփեր տարբեր հարաբերակցությամբ, որոնք նման են Ավելի արագ - RCNN և ավելի շուտ սովորում է օֆսեթը քան տուփը սովորելը. Սանդղակը կարգավորելու համար, SSD կանխատեսում է սահմանափակող տուփեր մի քանի կոնվոլյուցիոն շերտերից հետո:

Բացի այդ, ո՞րն է ավելի արագ RCNN-ը:

Ավելի արագ RCNN Օբյեկտների հայտնաբերման ճարտարապետություն է, որը ներկայացված է Ռոս Գիրշիկի, Շաոքինգ Ռենի, Կաիմինգ Հեի և Ջիան Սունի կողմից 2015 թվականին և հանդիսանում է օբյեկտների հայտնաբերման հայտնի ճարտարապետություններից մեկը, որն օգտագործում է կոնվուլյացիոն նեյրոնային ցանցեր, ինչպիսիք են YOLO (You Look Only One) և SSD (Single Shot Detector).

Նմանապես, ինչու է RCNN-ն ավելի արագ: Պատճառը Արագ R-CNN », է ավելի արագ քան R-CNN այն պատճառով, որ դուք պետք չէ ամեն անգամ 2000 տարածաշրջանային առաջարկներ փոխանցել կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցին: Փոխարենը, կոնվուլյացիայի գործողությունը կատարվում է միայն մեկ անգամ մեկ պատկերի համար, և դրանից ստեղծվում է առանձնահատկությունների քարտեզ:

Պարզապես, ինչու է SSD-ն ավելի արագ, քան Yolo-ն:

Համեմատած լոգարիթմական պատուհանների և տարածաշրջանի առաջարկի մեթոդների հետ, դրանք շատ են ավելի արագ և, հետևաբար, հարմար է իրական ժամանակում օբյեկտների հայտնաբերման համար: SSD (որն օգտագործում է ցանցի վերևում գտնվող բազմամասշտաբ կոնվոլյուցիոն քարտեզներ՝ ամբողջությամբ միացված շերտերի փոխարեն, ինչպես ՅՈԼՈ անում է) է ավելի արագ և ավելի ճշգրիտ քան ՅՈԼՈ.

Որքա՞ն արագ է Yolo-ն:

Ամենաարագ ճարտարապետությունը ՅՈԼՈ ի վիճակի է հասնել 45 FPS և ավելի փոքր տարբերակ, Tiny- ՅՈԼՈ , հասնում է մինչև 244 FPS (Tiny YOLOv2) GPU-ով համակարգչի վրա:

Խորհուրդ ենք տալիս: