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基于深度学习目标检测模型优缺点对比

来源:智东西      编辑:创泽      时间:2020/6/1      主题:其他   [加盟]
模型 实时性 优点 缺点
OverFeat 最早使用CNN进行特征提取 图像滑窗,时间、空间开销大
R-CNN 确定候选区域,CNN提取特征,SVM分类,性能比传统算法显著提高 对每个候选区域都做特征提取,时间、空间开销大
SPP-Net 整张图片提取特征,加快速度;SPP层,避免候选区域归一化 空间开销大
Fast R-CNN 同时完成定位和分类,节省空间 候选区域选取方法计算复杂,
Faster R-CNN 较差 真正完成端到端训练测试 模型复杂,小目标检测不佳,空间量化粗幢
R-FCN 较差 定位精度更高 模型复杂,计算最大
Mask R-CNN 较差 实例分割准确、检测精度更高 实例分割代价昂贵
YOLO 优秀 网络简单,检测速度优异 定位准确度低,小目标、多目标检测效果不佳
SSD 优秀 网络简单,检测准确度获得高 模型难收敛,小目标检测效果不佳
YOLOv2 416 优秀 允许用户在精度和速度之间调整 使用预训练,难迁移
DSOD300 较好 不需要预训练 检测速度
R-SSD 较好 小目标检测效果较好 模型计算复杂,检测速度一般
  
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