目標檢測方法效果小結

2021-07-25 09:51:15 字數 970 閱讀 1468

1.r-cnn:

使用selective search方法先產生region proposals,再使用淺層cnn網路進行特徵提取,最後使用svm進行分類。這篇**裡提及的乙個點,就是關於bbox的回歸方法。由於使用selective search方法提取的每乙個region都進行一次前向卷積操作,因此r-cnn方法非常耗時,不適於實際檢測使用。

2.spp-net:

針對r-cnn多次使用cnn提取特徵,有重複計算的弊端,spp-net提出的方法是,在原圖上只提取一次特徵,然後採用對映的方式,找到region在feature map上的對映區域,再將該區域送到分類器(spp-net使用的依然是svm)中進行訓練。另外,spp-net所設計的網路架構(spp)可以處理任意尺寸的輸入,而不需要像r-cnn那樣,需要事先對region進行crop/warp操作。

結果顯示,由於提取特徵時可以共享特徵,該方法相較於r-cnn,繼降低了耗時,也提公升了檢測精度。

3. fast r-cnn:

這篇文章綜合考慮了r-cnn和spp-net的優缺點,網路設計了一種roi pooling layer(其實就是1個level的spp)。這篇文章主要的共享是,將bbox回歸和cls回歸放在一起處理。

4. faster r-cnn

提出了rpn網路,能夠自己學習產生region proposals。實際上就是rpn+fast r-cnn。

1.yolo & yolov2

(1)邊框定位不夠精準,尤其是小目標

(2)目標檢出率低,尤其是小目標

(3)誤報少

(4)耗時少

2. ssd

(1)邊框定位準

(2)目標檢出率高

(3)誤報相較yolo多

(4)耗時多

3. faster- rcnn

(1)邊框定位準

(2)目標檢測率高

(3)耗時高

(4)訓練時間長

(5)誤報相較yolo高

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