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在目標檢測里single-shot和multi-shot的主要區別是什么?

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2023-10-15 00:15:05 1697300105

1.檢測過程不同

Single-shot方法在單次前向傳播中完成目標的定位和分類,例如YOLO(You Only Look Once)和SSD(Single Shot MultiBox Detector)。而Multi-shot方法通常分為兩步,名列前茅步生成候選區域(例如Region Proposal Networks in Faster R-CNN),第二步對候選區域進行分類和邊界框回歸。

2.精度和速度的平衡不同

Single-shot方法因為一次性完成所有任務,因此檢測速度較快,但精度可能較低。Multi-shot方法雖然計算量大,速度慢,但是由于細致的步驟設計,通常可以獲得更高的精度。

3.適用場景不同

Single-shot方法因為檢測速度快,更適合于實時的目標檢測任務,例如自動駕駛、視頻監控等場景。而Multi-shot方法由于精度高,更適合于精度要求高的場景,例如醫療圖像分析、高精度物體識別等。

4.典型模型不同

Single-shot的典型模型包括YOLO系列,SSD等。而Multi-shot的典型模型包括R-CNN系列(包括Fast R-CNN,Faster R-CNN)等。

5.訓練復雜度不同

Single-shot方法通常訓練復雜度較低,因為整個模型可以一次訓練。而Multi-shot方法則通常訓練復雜度較高,因為需要分階段訓練不同的部分。

延伸閱讀

目標跟蹤與目標檢測的關聯和區別

目標檢測與目標跟蹤是計算機視覺領域的兩個重要任務。目標檢測的目的是在圖像中找出特定類別的物體以及其位置,它只關注單個圖像。而目標跟蹤則需要在視頻序列中對特定物體進行連續的定位,它需要考慮物體在時間上的連續性。

兩者的區別在于,目標檢測通常只在單幀上進行,不考慮幀與幀之間的關系,而目標跟蹤則需要利用幀間的連續性信息。但是兩者也有密切的關聯,例如在目標跟蹤的過程中,目標檢測常常被用來在新的幀中定位目標,而目標跟蹤又可以提供連續幀之間的關聯信息,幫助目標檢測。因此,目標檢測與目標跟蹤在很多應用中,如視頻監控、自動駕駛等,需要同時進行。

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