其他分享
首页 > 其他分享> > 2021-09-14

2021-09-14

作者:互联网

目标检测常见模型

难点在于输出层目标的个数不是确定的。如果讲图片切分成不同的小的部分,目标则可能会出现在不同的区域中,计算上吃不消。以下算法可以解决这一问题

R-CNN(Regions with CNN features)

  1. 通过selective research将图像分为2000左右个region proposals;
  2. 将所有的region proposals作为CNN的输入,输出区域特征;
  3. 将区域特征输入SVM分类器进行分类。

问题:

  1. 计算量还是很大;
  2. 不能实时计算;
  3. region proposal生成算法是固定的,可能效果不是很好。

Fast R-CNN

直接对整个图片进行卷积、池化等操作,而不是将其分为若干个region proposals作为输入。是可以用作实时目标检测的。

YOLO

他讲的不是很详细,没看懂。但是知道它很快

标签:14,region,09,proposals,目标,算法,2021,CNN,输入
来源: https://blog.csdn.net/weixin_43721873/article/details/120288452