yolo - 什么神经网络模型最有效

Question

目前我研究神经网络。我尝试使用不同的模型来识别人，并遇到了一个对我来说非常有趣的问题。我用的是yolo v3，mask r-cnn，但是从间接角度拍摄的照片中都漏掉了照片中的人。现有模型中哪一个是最准确和最有效的？

Answer 1

这是深度学习模型的主要问题。对于您要检测的对象的每个实例，训练集中应该至少有一个与之相似的对象（在角度、大小、颜色、形状等的情况下）。训练数据中的相似物体越多，物体被检测到的概率就越高。

在速度和准确性方面，YOLO V3是目前​​最好的之一。如果您想要对象的确切边界（分割）， Mask RCNN也是最好的模型之一。如果不需要对象的确切边界，我建议使用 YOLO 以提高效率，您可以处理您的训练数据并尝试添加不同大小、角度、形状的人的多个实例，还包括以下情况截断和遮挡（当只有部分人可见时）以获得模型性能的更多概括。