1 段階アルゴリズムは 2 段階アルゴリズムよりも高速ですが、精度が低下します。
1 ステージの一般的なアルゴリズム:
・YoLoV1/V2/V3
`SSD/DSSD
「網膜ネット」
1 段階アルゴリズムの 2 つのコア コンポーネント:
・CNNネットワーク
回帰ネットワーク (異なるアルゴリズム間の主な違いは回帰ネットワークです)
CNN ネットワーク設計原則:
·シンプルから複雑へ、そしてシンプルへ
・マルチスケール機能の融合
· より軽量な CNN ネットワーク
リターンネットワーク:
正規化ネットワークの入力は、CNN ネットワークによって出力された特徴マップ (特徴マップ) です。
回帰ネットワークは、地域回帰とアンカー メカニズムの 2 つの部分で構成されます。
·領域回帰は、信頼度、位置、カテゴリを含む予測フレームの位置とカテゴリを返します。信頼度は、それぞれに現在ターゲット領域が含まれている可能性を示します。
アンカー メカニズムは、RPN ネットワークのコア コンポーネントに属し、さまざまな推奨領域を見つけるためのメカニズムです。アンカー メカニズムは、特徴マップを 1 つずつ点とみなし、そこから予測フレームのアスペクト比を取得します。アンカーメカニズムはSSDアルゴリズムの特徴です
位置情報を表す長方形のボックス:
·長方形のボックスの位置情報とアスペクト比を取得するだけで済みます。位置情報は長方形のボックスの左上隅と右下隅の頂点によって表されます。YOLOアルゴリズムでは、位置情報は次のように与えられます。バウンディングボックスの中心位置。