Изменения
→YOLO
===YOLO===
Семейство алгоритмов R-CNN использует предсказания регионов, что позволяет обеспечивать хорошую точность, но может быть очень медленным для некоторых сфер, таких, как беспилотное управление автомобилем. Можно выделить ещё одно семейство алгоритмов для детекции изображений, которое не использует регионы {{---}} семейство алгоритмов быстрой детекции.
Алгоритм YOLO (You Look Only Once), изобретённый в 2016 году, был первой попыткой сделать возможной детекцию объектов в реальном времени. В рамках алгоритма YOLO исходное изображение сначала разбивается на сетку из $N \times N$ ячеек. Если центр объекта попадает внутрь координат ячейки, то эта ячейка считается ответственной за определение параметров местонахождения объекта. Каждая ячейка описывает несколько вариантов местоположения bounding box-ов для одного и того же объекта. Каждый из этих вариантов характеризуется пятью значениями {{---}} координатами центра bounding box-а, его шириной и высотой, а также степени уверенности в том, что bounding box содержит в себе объект. Также необходимо для каждой пары класса объектов и ячейки определить вероятность того, что ячейка содержит в себе объект этого класса. Таким образом, последний слой сети, принимающий конечное решение о bounding box-ах и классификации объектов работает с тензором размерности $N \times N \times (5B + C)$, где $B$ {{---}} количество предсказанных bounding box-ов, $C$ {{---}} количество классов объектов, определённых изначально.
Алгоритм YOLO работает быстрее алгоритмов семейства R-CNN за счёт того, что поддерживает дробление на константное количество ячеек вместо того, чтобы предлагать регионы и рассчитывать решение для каждого региона отдельно, однако, в качестве проблем YOLO указывается плохое качество распознавания объектов сложной формы или группы небольших объектов из-за ограниченного числа кандидатов для bounding box-ов.
==См.также==
