YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN檢測模型對比
YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN檢測模型對比 一．YOLO（you only look once） YOLO 屬於迴歸系列的目標檢測方法，與滑窗和後續區域劃分的檢測方法不同，他把檢測任務當做一個regression問題來處理，使用一個神經網絡，直接從一整張圖像來預測出bounding box 的座標、box中包含物體的置信度和物體所屬類別概率，可以實現端到端的檢測性能優化 原理如下：
相關文章
- 1. 幾種目標檢測網絡模型對比（RCNN系列、Mask-RCNN、R-FCN、YOLO、SSD、FPN等）
- 2. 目標檢測之YOLO，SSD
- 3. 目標檢測：Faster-RCNN與YOLO V3模型的對比分析
- 4. 深度學習之檢測模型-FPN
- 5. 實時檢測模型yolo-最簡單的檢測模型
- 6. YOLO V3檢測模型的測試
- 7. 部分檢測算法對比（Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet and YOLOv3）
- 8. 目標檢測算法總結（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）
- 9. 目標檢測：RCNN，Fast-RCNN，FasterRCNN，SSD，YOLO
- 10. 物體檢測-迴歸方法（YOLO+SSD）
- 更多相關文章...
- • PHP 類型比較 - PHP教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 委託模式
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 幾種目標檢測網絡模型對比（RCNN系列、Mask-RCNN、R-FCN、YOLO、SSD、FPN等）
- 2. 目標檢測之YOLO，SSD
- 3. 目標檢測：Faster-RCNN與YOLO V3模型的對比分析
- 4. 深度學習之檢測模型-FPN
- 5. 實時檢測模型yolo-最簡單的檢測模型
- 6. YOLO V3檢測模型的測試
- 7. 部分檢測算法對比（Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet and YOLOv3）
- 8. 目標檢測算法總結（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）
- 9. 目標檢測：RCNN，Fast-RCNN，FasterRCNN，SSD，YOLO
- 10. 物體檢測-迴歸方法（YOLO+SSD）