模型
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實(shí)時(shí)性
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優(yōu)點(diǎn)
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缺點(diǎn)
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OverFeat
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否
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最早使用CNN進(jìn)行特征提取
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圖像滑窗,時(shí)間、空間開銷大
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R-CNN
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否
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確定候選區(qū)域,CNN提取特征,SVM分類,性能比傳統(tǒng)算法顯著提高
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對(duì)每個(gè)候選區(qū)域都做特征提取,時(shí)間、空間開銷大
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SPP-Net
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否
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整張圖片提取特征,加快速度;SPP層,避免候選區(qū)域歸一化
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空間開銷大
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Fast R-CNN
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否
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同時(shí)完成定位和分類,節(jié)省空間
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候選區(qū)域選取方法計(jì)算復(fù)雜,
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Faster R-CNN
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較差
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真正完成端到端訓(xùn)練測(cè)試
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模型復(fù)雜,小目標(biāo)檢測(cè)不佳,空間量化粗幢
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R-FCN
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較差
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定位精度更高
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模型復(fù)雜,計(jì)算最大
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Mask R-CNN
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較差
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實(shí)例分割準(zhǔn)確、檢測(cè)精度更高
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實(shí)例分割代價(jià)昂貴
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YOLO
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優(yōu)秀
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網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單,檢測(cè)速度優(yōu)異
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定位準(zhǔn)確度低,小目標(biāo)、多目標(biāo)檢測(cè)效果不佳
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SSD
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優(yōu)秀
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網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單,檢測(cè)準(zhǔn)確度獲得高
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模型難收斂,小目標(biāo)檢測(cè)效果不佳
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YOLOv2 416
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優(yōu)秀
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允許用戶在精度和速度之間調(diào)整
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使用預(yù)訓(xùn)練,難遷移
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DSOD300
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較好
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不需要預(yù)訓(xùn)練
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檢測(cè)速度
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R-SSD
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較好
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小目標(biāo)檢測(cè)效果較好
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模型計(jì)算復(fù)雜,檢測(cè)速度一般
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