tensorflow - 時間、精度、オブジェクト検出、および予測の場合に優れているオブジェクト検出フレームワークの中で

Question

オブジェクト検出プロジェクトを開始する必要があります。精度と速度が向上した、より優れたフレームワークを誰でも提案できますか。imagenet、resnet、mobilenet、yolo、tensorflow、および dlib 機能について読みました。誰でもそれらを比較して、より良いオプションを提案できますか。

Answer 1

概要については、「最新の畳み込みオブジェクト検出器の速度/精度のトレードオフ」( https://arxiv.org/abs/1611.10012 ) で説明されています。

時間を節約するために、Google Object Detection API https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detectionの使用を検討してください。独自のデータセットでトレーニングする方法に関するチュートリアルがあります。

どのオブジェクト検出フレームワークが最適かを判断するのは困難です。ただし、人々は通常、Faster R-CNN (精度のため) と SSD または YOLOv2 (速度のため) に固執しているのを見ました。