目标检测部分在使用Faster-RCNN和SSD训练和测试后发现，SSD速度明显快于Faster-RCNN,这是因为SSD将分类和位置回归压缩在一个网络中，从而实现了端到端的处理，从而大大减少了时间。
使用了GitHub上Faster-RCNN和SSD代码，成功实现了行人检测，在1060MAXQ显卡上进行测试，测试时间如下：
Faster RCNN检测时间
SSD检测时间
在测试集上比较了AP，也大体在0.8左右，因此在权衡精确度和速度的情况下，选择了SSD方法作为最后的目标检测方法。
但使用SSD代码，在KITTI训练集上进行训练，出现了难以收敛的问题，不停地调整参数，最后效果很差，2月的实验做的有点郁闷。
后来换了一份github代码,这是谷歌集成的detection API,Faster-RCNN和SSD都可以在这个工程中实现，调参界面都在一份configure里实现，训练比较方便，最后AP能达到0.88。
最后放几张检测效果图：
目标检测部分在使用Faster-RCNN和SSD训练和测试后发现，SSD速度明显快于Faster-RCNN,这是因...
介绍 相信SSD的横空出世委实给了Yolo许多压力。在目标检测准确性上Yolo本来就弱于Faster-RCNN，它...
这篇文章发表晚于ssd,因此文章涉及到和ssd的比较。 一、概述 通用目标检测存在的问题 小物体检测存在问题 物品...
2022/8/22最新版教程 [faster-rcnn]+[ssd]+[yolox]+[retinanet][ss...
综述 基于深度学习的目标检测学习总结 faster-rcnn系列文章 faster-rcnn Python 实现版...
faster-RCNN、SSD目标函数分为两个部分：对应默认框的位置loss（loc）和类别置信度loss（con...
物体检测系列之faster-rcnn原理介绍 - CSDN博客
1.实现ssd-keras实时目标检测算法，并制作十张图片的测试集。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn...
SSD：TensorFlow中的单次多重检测器 SSD Notebook 包含 SSD TensorFlow 的最...
一、SSD原理 本文记录一阶段目标检测模型SSD的学习笔记及代码复现过程。首先个人感觉SSD和YOLO相比稍微...
本文标题：Faster-RCNN和SSD检测效果比较
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dobocftx.html
网友评论