어떤 Tensorflow 객체 감지 모델이 위성 이미지에 가장 적합합니까?

Question

위성 이미지가있는 데이터 세트가 있습니다. 따라서 데이터 세트는 객체 감지에 사용되는 일반적인 이미지 데이터 세트와 매우 다릅니다. 나는 ssd_mobilenet_v1_pets 모델을 교육했지만 훈련 된 모델은 실제로 성능이 좋지 않습니다.

ssd_mobilenet_v1_pets가 위성 이미지에 적합하지 않습니까? TF 개체 검색에서 사용 가능한 다른 모든 모델 중 어떤 것이 내 경우에 더 나은 수행자가 될 수 있습니까?

Answer 1

모델의 최상의 선택은 정확한 요구 사항 및 배포 환경에 따라 다릅니다. SSD Mobilenet (및 다른 SSD 모델)은 유추를 매우 빠르게 수행하지만 정확도는 떨어집니다. 이들은 빠른/실시간 추론이 바람직하거나 계산 능력이 제한적인 상황 (예 : 휴대폰 또는 IoT)에 매우 적합합니다. 대조적으로, 빠른 RCNN 또는 RFCN 모델은 더 정확한 결과를 산출하지만 느리게 실행됩니다.

더 빠른 RCNN Resnet 101 모델을 사용해보십시오. 자세한 내용은 객체 감지 아키텍처의 속도 정확성 절충에 대해 model zoo 또는 this paper을 확인하십시오.