YOLO 和 SSD 的區別

YOLO 和 SSD 都是即時目標檢測系統，它們之間存在顯著差異，如下所列：

YOLO（你只需看一次）

YOLO 使用神經網路來幫助進行即時目標檢測。由於其速度和準確性，它變得非常流行。

• 它被認為是一個迴歸問題，其中演算法只檢視一次目標。與 YOLO 相關的演算法可以達到 155 FPS（每秒幀數）。影像被劃分為網格，每個網格計算類別機率和邊界框引數，以確定其整體中的目標。

• 這是一種開源檢測技術，可用於影像和影片。

• 當目標尺寸較小時，也建議使用它。

• 它可用於自動駕駛汽車以及人工智慧的其他重要應用。

SSD（單次檢測器）

SSD 在即時目標檢測方面表現良好。它將邊界框的輸出空間離散化為幾個預設框。

• 這些預設框在每個特徵圖位置具有不同的比例和尺度。

• 網路為每個預設框中每個目標類別的存在生成一個分數，併產生對該框的調整。

• 這些調整是為了匹配目標的形狀。

• 網路結合來自不同解析度的特徵圖的預測，從而優雅地處理各種尺寸的目標。

• 速度是透過消除邊界框提議和特徵重取樣而實現的。

• 這包括一個卷積濾波器，它使用濾波器（單獨的預測器）預測不同尺寸的目標，從而預測邊界框位置中的目標類別和偏移。

AmitDiwan

更新於： 2022年10月14日

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