オブジェクト検出：速度と精度の比較（より高速なR-CNN、R-FCN、SSD、FPN、RetinaNet、YOLOv3）オブジェクト検出：速度と精度の比較（より高速なR-CNN、R-FCN、SSD、FPN、RetinaNet、YOLOv3） 異なる物体検出器間で公正な比較を行うことは非常に困難です。どのモデルが最適かについての正解はありません。実際のアプリケーションでは、精度と速度のバランスをとるための選択を行います。検出器のタイプに加えて、パフォーマンスに影響を与える他の選択肢を認識する必要があります。 特徴抽出器（VGG16、ResNet、Inception、MobileNet）。 エクストラクタの出力ストライド。 画像の解像度を入力します。 マッチング戦略とIoUしきい値（損失の計算で予測がどのように除外されるか）。 非最大抑制IoUしきい値。 難しい例のマイニング比率（正と負のアンカー比率）。 提案または予測の数。 境界ボックスエンコーディング。 データ拡張。 トレーニングデータセット。 トレーニン
