Pse SSD është më i shpejtë se RCNN më i shpejtë?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53

SSD drejton një rrjet konvolucional në imazhin hyrës vetëm një herë dhe llogarit një hartë të veçorive. SSD përdor gjithashtu kuti ankorimi në raporte të ndryshme të pamjes të ngjashme me Më shpejt - RCNN dhe më shumë mëson off-set se sa mësimi i kutisë. Për të trajtuar shkallën, SSD parashikon kutitë kufizuese pas shtresave të shumta konvolucionale.

Gjithashtu, çfarë është RCNN më i shpejtë?

RCNN më i shpejtë është një arkitekturë e zbulimit të objekteve e prezantuar nga Ross Girshick, Shaoqing Ren, Kaiming He dhe Jian Sun në 2015, dhe është një nga arkitekturat e famshme të zbulimit të objekteve që përdor rrjetet nervore të konvolucionit si YOLO (You Look Only Once) dhe SSD (Single Shot Detector).

Po kështu, pse RCNN është më i shpejtë? Arsyeja R-CNN i shpejtë ” është më shpejt se sa R-CNN është për shkak se ju nuk keni nevojë të ushqeni 2000 propozime rajonale në rrjetin nervor konvolucional çdo herë. Në vend të kësaj, operacioni i konvolucionit bëhet vetëm një herë për imazh dhe prej tij krijohet një hartë e veçorive.

Po kështu, pse SSD është më i shpejtë se Yolo?

Krahasuar me dritaret rrëshqitëse dhe metodat e propozimit të rajonit ato janë shumë më shpejt dhe për këtë arsye i përshtatshëm për zbulimin e objekteve në kohë reale. SSD (që përdor hartat e veçorive konvolucionale në shumë shkallë në krye të rrjetit në vend të shtresave plotësisht të lidhura si YOLO bën) është më shpejt dhe më të sakta sesa YOLO.

Sa shpejt është Yolo?

Arkitektura më e shpejtë e YOLO është në gjendje të arrijë 45 FPS dhe një version më të vogël, Tiny- YOLO , arrin deri në 244 FPS (Tiny YOLOv2) në një kompjuter me një GPU.