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基于深度學習目標檢測模型優缺點對比

來源:智東西      編輯:創澤      時間:2020/6/1      主題:其他   [加盟]
模型 實時性 優點 缺點
OverFeat 早使用CNN進行特征提取 圖像滑窗,時間、空間開銷大
R-CNN 確定候選區域,CNN提取特征,SVM分類,性能比傳統算法顯著提G 對每個候選區域都做特征提取,時間、空間開銷大
SPP-Net 整張圖片提取特征,加快速度;SPP層,避免候選區域歸一化 空間開銷大
Fast R-CNN 同時完成定位和分類,節省空間 候選區域選取方法計算復雜,
Faster R-CNN 較差 真正完成端到端訓練測試 模型復雜,小目標檢測不佳,空間量化粗幢
R-FCN 較差 定位精度更G 模型復雜,計算大
Mask R-CNN 較差 實例分割準確、檢測精度更G 實例分割代價昂貴
YOLO 優秀 網絡簡單,檢測速度優異 定位準確度低,小目標、多目標檢測效果不佳
SSD 優秀 網絡簡單,檢測準確度獲得G 模型難收斂,小目標檢測效果不佳
YOLOv2 416 優秀 允許用戶在精度和速度之間調整 使用預訓練,難遷移
DSOD300 較好 不需要預訓練 檢測速度
R-SSD 較好 小目標檢測效果較好 模型計算復雜,檢測速度一般
  



傳統目標檢測算法對比

SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標檢測算法優缺點對比及使用場合比較

基于深度學習和傳統算法的人體姿態估計,技術細節都講清楚了

人體姿態估計便是計算機視覺領域現有的熱點問題,其主要任務是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

讓大規模深度學習訓練線性加速、性能無損,基于BMUF的Adam優化器并行化實踐

Adam 算法便以其卓越的性能風靡深度學習領域,該算法通常與同步隨機梯度技術相結合,采用數據并行的方式在多臺機器上執行

音樂人工智能、計算機聽覺及音樂科技

音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數字音樂和聲音為研究對象,是聲學、心理學、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學及各行業領域知識相結合的重要交叉學科,具有重要的學術研究和產業開發價值

【深度】未來5-10年計算機視覺發展趨勢為何?

專家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國鋒)從計算機視覺發展歷程、現有研究局限性、未來研究方向以及視覺研究范式等多方面展開了深入的探討

華南理工大學羅晶博士和楊辰光教授團隊發文提出遙操作機器人交互感知與學習算法

羅晶博士和楊辰光教授團隊提出,遙操作機器人系統可以自然地與外界環境進行交互、編碼人機協作任務和生成任務模型,從而提升系統的類人化操作行為和智能化程度

實時識別卡扣成功裝配的機器學習框架

卡扣式裝配廣泛應用于多種產品類型的制造中,卡扣裝配是結構性的鎖定機制,通過一個機器學習框架將人類識別成功快速裝配的能力遷移到自主機器人裝配上。

基于多任務學習和負反饋的深度召回模型

基于行為序列的深度學習推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實現既準又快的召回性能,如何利用這些豐富的反饋信息改進召回模型的性能

張帆博士與Yiannis Demiris教授團隊提出高效的機器人學習抓取衣服方法

機器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機器人末端執行器上,忽略機器人識別衣服抓取點并進行抓取的過程,從而將問題簡化

百度算法大牛35頁PPT講解基于EasyDL訓練并部署企業級高精度AI模型

百度AI開發平臺高級研發工程師餅干老師,為大家系統講解企業在AI模型開發中的難點,以及針對這些難點,百度EasyDL專業版又是如何解決的

Technica公司發布智能霧計算平臺技術白皮書

SmartFog可以輕松地將人工智能分析微服務部署到云、霧和物聯網設備上,其架構支持與現有系統的靈活集成,提供了大量的實現方案,要用下一代人工智能算法來彌補現有解決方案的不足。

深度學習在術前手術規劃中的應用

深度學習對推動術前手術規劃尤其重要,手術規劃中要根據現有的醫療記錄來計劃手術程序,而成像對于手術的成功至關重要
 
資料獲取
新聞資訊
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» 具身智能——決定 機器人泛化能力天花板的
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