シングルステージターゲット検出アルゴリズムとデュアルステージターゲット検出アルゴリズムの違い

オブジェクト検出は、コンピューター ビジョンの分野における重要なタスクであり、画像やビデオ内のオブジェクトを識別し、その位置を特定するために使用されます。このタスクは通常、精度と堅牢性の点で異なる 2 つのカテゴリのアルゴリズム (1 段階と 2 段階) に分類されます。

一段階ターゲット検出アルゴリズム

一段階ターゲット検出アルゴリズムは、ターゲット検出を分類問題に変換します。高速で、必要なのは 1 ステップでテストを完了できることだけです。ただし、単純化しすぎたため、精度は通常、2 段階の物体検出アルゴリズムほど良くありません。

一般的な 1 段階ターゲット検出アルゴリズムには、YOLO、SSD、Faster R-CNN などがあります。これらのアルゴリズムは通常、画像全体を入力として受け取り、分類器を実行してターゲット オブジェクトを識別します。従来の 2 段階の物体検出アルゴリズムとは異なり、事前に領域を定義する必要はなく、ターゲット オブジェクトの境界ボックスとカテゴリを直接予測します。このシンプルかつ効率的なアプローチにより、リアルタイム ビジョン アプリケーションでは 1 段階の物体検出アルゴリズムの方が一般的です。

2 段階ターゲット検出アルゴリズム

2 段階ターゲット検出アルゴリズムは、最初に候補領域を生成し、次に実行するという 2 つのステップで構成されます。これらの領域の分類子。この方法は単一ステージよりも正確ですが、時間がかかります。

代表的な 2 段階ターゲット検出アルゴリズムには、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN があります。これらのアルゴリズムは、まず領域提案ネットワークを使用して候補領域のセットを生成し、次に畳み込みニューラル ネットワークを使用して各候補領域を分類します。この方法は単一段階の方法よりも正確ですが、より多くのコンピューティング リソースと時間を必要とします。

1 段階ターゲット検出アルゴリズムと 2 段階ターゲット検出アルゴリズムの違い

1 段階ターゲットと 2 段階ターゲットの違いを比較してみましょう検出アルゴリズムの詳細:

1. 精度と堅牢性

通常、単一ステージのターゲット検出アルゴリズムは高速でメモリ消費量が少なくなりますが、通常、精度は 2 段階アルゴリズムよりもわずかに低くなります。シングルステージ アルゴリズムでは、入力画像またはビデオからオブジェクトの境界ボックスを直接予測するため、複雑な形状や部分的なオクルージョンを持つオブジェクトを正確に予測することは困難です。さらに、2 段階検出では候補領域抽出ステップが欠如しているため、1 段階アルゴリズムは背景ノイズやオブジェクトの多様性の影響を受ける可能性があります。

デュアルステージターゲット検出アルゴリズムは、特に部分的に遮られているオブジェクト、複雑な形状、またはサイズが異なるオブジェクトの場合、精度の点でより優れたパフォーマンスを発揮します。 2 段階の検出プロセスを通じて、2 段階アルゴリズムによりバックグラウンド ノイズをより適切にフィルターし、予測精度を向上させることができます。

2. 速度

一般に、1 段階の物体検出アルゴリズムは 2 段階の物体検出アルゴリズムよりも高速です。これは、1 段階アルゴリズムではターゲット検出タスクが 1 つのステップとして処理されるのに対し、2 段階アルゴリズムでは完了するまでに 2 つのステップが必要となるためです。自動運転などのリアルタイム ビジョン アプリケーションでは、速度が非常に重要な要素となります。

3. さまざまなスケールと回転への適応性

デュアルステージターゲット検出アルゴリズムは、通常、さまざまなスケールと回転への適応性が優れています。これは、2 段階のアルゴリズムが最初にターゲット オブジェクトのさまざまなスケールと回転を含む候補領域を生成し、次にこれらの領域に対して分類と境界ボックス調整を実行するためです。これにより、デュアルステージ アルゴリズムがさまざまなシナリオやタスクにさらに適応できるようになります。

4. コンピューティング リソースの消費

2 段階のターゲット検出アルゴリズムでは、通常、実行により多くのコンピューティング リソースが必要です。これは、2 つのステップの処理が必要であり、各ステップで多くの計算が必要になるためです。対照的に、シングルステージ アルゴリズムは物体検出タスクを 1 つのステップとして処理するため、通常は必要な計算リソースが少なくなります。

つまり、シングルステージとデュアルステージのターゲット検出アルゴリズムにはそれぞれ長所と短所があり、どのアルゴリズムを選択するかは、特定のアプリケーション シナリオとニーズによって異なります。自動運転などの高い検出精度が要求されるシナリオでは、通常、2段階のターゲット検出アルゴリズムが選択されますが、顔認識などのリアルタイム処理の高速性が必要なシナリオでは、1段階のターゲット検出アルゴリズムが選択されます。選択されました。

以上がシングルステージターゲット検出アルゴリズムとデュアルステージターゲット検出アルゴリズムの違いの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。