目标检测算法ssd 有没有提供cpu版本的运行

发布网友发布时间：2022-05-09 01:54

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热心网友时间：2024-01-27 22:50

Faster RCNN用了整合了之前的RCNN啊，SPP-net啊，Fast RCNN啊这些网络的region proposal方式，提出了RPN，所谓RPN就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络，因此实现了end-to-end，但还是慢
YOLO就是把原图划成7x7的小格子，在每个格子里对目标进行预测，相当于固定了region proposal的位置和大小，所以没有了RPN，加快了速度，但是准确率下去了
SSD用了YOLO的思想，但是选了6个比例来对原图进行划分，这样就保证了大物体有大格子学，小物体有小格子学，不像YOLO只有一种大小的格子，准确率也提高了（相对于YOLO），速度也上去了（相对于Faster，SSD也没有RPN步骤）
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