Среди структур обнаружения объектов, которые лучше в случае времени, точности, обнаружения объекта и прогнозирования

Необходимо запустить проект обнаружения объекта. Кто-нибудь может предложить лучшую структуру, которая имеет лучшую точность и скорость. Я читал о функциях imagenet, resnet, mobilenet, yolo, tenorflow и dlib. Может кто-нибудь дать сравнение их и предложить лучший вариант.

1 ответ

Решение

Хороший обзор описан вразделе "Компромиссы между скоростью и точностью для современных детекторов сверточных объектов" ( https://arxiv.org/abs/1611.10012).

Чтобы сэкономить время, вы можете рассмотреть возможность использования API обнаружения объектов Google https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection, у них есть учебное пособие по обучению на вашем собственном наборе данных.

Трудно сказать, какая структура обнаружения объектов является лучшей. Тем не менее, я видел, что люди обычно придерживаются Faster R-CNN (для точности) и SSD или YOLOv2 (для скорости).

Другие вопросы по тегам