6-1 Faster RCNN, YOLO, SSD 심플 차이점

Faster RCNN

특징 : Fast RCNN (CNN 후 분류와 BBox 좌표 regression)  + RPN (Resion Proposal Network)

가장 큰 장점 : 정확하다. 겹쳐지거나 작은 사물에 대한 인식률이 높다.

간과할 수 없는 단점 : 느리다. 애초에 실시간을 생각하고 만든 네트워크는 아니었다.

 

 

YOLO (You Only Look Once)

특징 : 최초의 Real Time Object Detection 

Joseph Redmon 의 darknet 사이트를 보자 : https://pjreddie.com/darknet/yolo/?utm_source=next.36kr.com

장점 : 빠르다. 사용이 쉽다. v3 의 경우 비교적 정확하다. cuDNN 사용의 결정판.

단점 : 겹쳐진 사물의 구분은 어렵다.

 

SSD (Single Shot MultiBox Detector)

특징 : Faster RCNN 의 장점과 Yolo 의 장점을 모두 가져가려고 한다.

장점 : 비교적 빠르고 비교적 정확하다.

        TF-Slim 을 사용한다면 백본 네트워크를 바꿔가며 사용이 용이해서 성능과 속도를 어느정도 조절이 가능하다.

        SSD 계열의 (성능이 좋은) 유사 네트워크들이 많이 있다.

단점 : Yolo 에 비해 사용이 쉽지는 않다.