वीडियो: SSD तेज RCNN से तेज क्यों है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
एसएसडी इनपुट इमेज पर केवल एक बार कन्वेन्शनल नेटवर्क चलाता है और फीचर मैप की गणना करता है। एसएसडी के समान विभिन्न पहलू अनुपात में एंकर बॉक्स का भी उपयोग करता है और तेज - आरसीएनएन और इसके बजाय ऑफ-सेट सीखता है से बॉक्स सीखना। पैमाने को संभालने के लिए, एसएसडी कई दृढ़ परतों के बाद बाउंडिंग बॉक्स की भविष्यवाणी करता है।
साथ ही, तेज़ RCNN क्या है?
तेज़ आरसीएनएन 2015 में रॉस गिर्शिक, शाओकिंग रेन, कैमिंग ही और जियान सन द्वारा प्रस्तुत एक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आर्किटेक्चर है, और यह प्रसिद्ध ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आर्किटेक्चर में से एक है जो योलो (यू लुक ओनली वन्स) और एसएसडी (सिंगल शॉट डिटेक्टर) जैसे कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है।.
इसी तरह, RCNN तेज क्यों है? कारण " फास्ट आर-सीएनएन " है और तेज से आर-सीएनएन ऐसा इसलिए है क्योंकि आपको हर बार कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क को 2000 क्षेत्र प्रस्तावों को फीड करने की आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, प्रति छवि केवल एक बार कनवल्शन ऑपरेशन किया जाता है और इससे एक फीचर मैप तैयार किया जाता है।
बस, एसएसडी योलो से तेज क्यों है?
स्लाइडिंग विंडो और क्षेत्र प्रस्ताव विधियों की तुलना में वे बहुत अधिक हैं और तेज और इसलिए रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए उपयुक्त है। एसएसडी (जो पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर्स के बजाय नेटवर्क के शीर्ष पर मल्टी-स्केल कनवल्शनल फीचर मैप्स का उपयोग करता है योलो करता है) is और तेज और अधिक सटीक योलो की तुलना में.
योलो कितना तेज़ है?
की सबसे तेज वास्तुकला योलो 45 एफपीएस और एक छोटा संस्करण प्राप्त करने में सक्षम है, टाइनी- योलो , GPU वाले कंप्यूटर पर अधिकतम 244 FPS (टिनी YOLOv2) प्राप्त करता है।
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