深度学习目标检测性能比较

深度学习目标检测性能比较
算法 基础网络 图像大小

mAP50

(VOC07+12)

mAP50(COCO) FPS(Titan X)
SSD300 VGG-16 300*300 74.3 41.2 46
SSD300* VGG-16 300*300 77.2 43.1 46
SSD321 Residual-101 321*321 77.1 45.4 11.2
DSSD321 Residual-101 321*321 78.6 46.1 9.5
SSD512 VGG-16 512*512 76.8 46.5 19
SSD512* VGG-16 512*512 79.8 48.5 19
SSD513 Residual-101 513*513 80.6 50.4 6.8
DSSD513 Residual-101 513*513 81.5 53.3 5.5
YOLO 24层卷积 448*448 63.4 —— 45
Fast YOLO 9层卷积 448*448 52.7 —— 155
YOLOv2 Darknet-19 416*416 76.8 44.0 67
YOLOv3 Darknet-53 416*416 —— 55.3 34
Faster R-CNN VGG-16 ~1000*600 73.2 42.7 7
Faster R-CNN Residual-101 ~1000*600 76.4 45.3 2.4
R-FCN Residual-101 ~1000*600 80.5 51.9 9

数据来源:SSD、DSSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3论文

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